Communicating research findings and monitoring data in support of management: A case study of the Bay of Quinte Remedial Action Plan
Notice bibliographique
Résumé
The Bay of Quinte is a nearly enclosed bay in Lake Ontario which has been impacted by multiple industrial contaminant events and persistent eutrophication. As a result, it became one of 43 Great Lakes Areas of Concern (AOC) identified and supported by the International Joint Commission (IJC) for remediation. The Bay of Quinte Remedial Action Plan (RAP) relies on data from Project Quinte, a long-term monitoring program, to set targets, assess the status of beneficial use impairments and evaluate restoration progress. The ability of organizations to communicate relevant and timely scientific research and monitoring to decision-makers has recently emerged as an important issue in the literature. This article explores the issue of communicating research and monitoring information for the purpose of aiding decision-making through a case study of the Bay of Quinte RAP. Research included semi-structured interviews with scientists, regulators and community stakeholders involved with the Bay of Quinte RAP, observational research, document analysis and literature review. Findings indicate that multiple and diverse techniques are used to communicate research and monitoring data to decision-makers. Furthermore, our findings indicate that accurate tracking of trends, valuing high quality monitoring, promoting stakeholder cooperation, collaborating with other groups implementing RAPs and informing management and decision-making are key beneficial outcomes of shared science about the Bay of Quinte. Lessons learned emphasize the importance of administrative support and institutional memory; integration of ecosystem models; consistent long-term monitoring; and public engagement. These lessons are instructive for stakeholders conducting ecosystem restoration, planning or management, particularly those involved in any of the other RAPs ongoing on the Great Lakes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».