MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1549766256

Five Views of the Great Lakes and Why They Might Matter

2006· article· en· W1549766256 sur OpenAlexaboutno aff
A. Dan Tarlock

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural basinTreatyGeographyWatershedCommissionDrainage basinHydrology (agriculture)LawPolitical scienceGeologyCartography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared to many of the world's contested international watersheds such as the Amu Darya in Central Asia, the Colorado River, or the Nile Basin, the Canadian-United States Great Lakes Basin is a paradox: the level of controversy about the management and use of the waters is inverse to the amount of water in the basin. The lakes themselves contain twenty percent of the world's fresh water). However, comparatively little of this water is currently withdrawn, and only about five percent of that amount is consumed and not returned to the watershed. In 2002, the International Joint Commission (IJC), the Canadian-United States body which administers the 1909 Boundary Waters Treaty, revised its previous consumptive use estimates downward by eighteen percent. Out-of-basin diversions are even smaller. The major transbasin diversion is the Chicago diversion. Chicago and its lakeshore suburbs are authorized by a United States Supreme Court decree to with-draw 3,200 cubic feet per second from Lake Michigan. Only the fact that the Mississippi watershed encompasses most of the metropolitan Chicago area makes this a transbasin diversion. The other major transwatershed diversion, the Long Lake and Ogoki diversions, actually add water to Lake Superior. However, despite the modest levels of present and projected consumptive use and the vast amount of water in the lakes, fears about future in-basin consumptive uses and transbasin diversions have been a major political and legal issue in the basin for more than two decades.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,034
Communication savante0,0140,019
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTransboundary Water Resource ManagementTravaux en français237 207