Learning from Canada: Russian Basin Management of Transboundary Rivers
Notice bibliographique
Résumé
No accessJournal of Human SecurityOther Journal Article01 January 2010Learning from Canada: Russian Basin Management of Transboundary Rivers Authors: Alina Nikolaevna Porokh Authors: Alina Nikolaevna Porokh Associate Professor, International Relations, Regional Studies and Political Science, Volgograd State University, email: [email protected] Google Scholar More articles by this author SectionsAboutPDF/EPUBExport CitationsAdd to FavouriteAdd to FavouriteCreate a New ListNameCancelCreate ToolsTrack CitationsCreate Clip ShareFacebookTwitterLinkedInEmail Abstract After the USSR's disintegration, many rivers received international status. This provided the basis for developing a reliable mechanism of regulation of relations between the states on transboundary river exploitation. Three basic problems associated with the example of transboundary rivers of Russia and Kazakhstan are: the unsatisfactory ecological state of international rivers; the necessity of changing the priorities concerning protection and resource conservation of water; the basin approach based on integrated water resource management of the whole international rivers basin as a unified ecosystem. For the basin management system to be improved in Russia, it is important to study the international experience and the Canadian one, in particular. Previous article Next article RelatedDetails View PUBLICATION DETAILSDate of Publication:January 2010Journal:Journal of Human SecurityISSN:1835-3800Volume:6Issue:3Page Range:61-68First Page:61Last Page:68Source:Journal of Human Security, Vol. 6, No. 3, 2010: 61-68Date Last Modified:05 September 2018 12:24Date Last Revised:23 April 2012 Original DOI: 10.3316/JHS0603061IdentifierTransboundary RiverGeographic LocationRussia (Federation)RussiaSubjectWatershed managementWater resources developmentWater conservation--ManagementRiversWater--Pollution METRICS Downloaded 0 times Copyright© Human Security Institute, 2010Download PDFLoading ...
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».