Capacity for watershed cumulative effects assessment and management in the South Saskatchewan Watershed, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Canada’s watersheds are under increasing pressure from the cumulative effects of human development. There is a recognized need to assess and manage cumulative effects to Canada’s watersheds, but there has been limited assessment of the current capacity for cumulative effects assessment and management. This paper assesses the current capacity to implement and sustain watershed-based cumulative effects assessment and management in the South Saskatchewan Watershed. Eight core requisites and 40 capacity indicators for watershed cumulative effects assessment and management are assessed based on a survey of 73 watershed stakeholders. Results indicate that many of the perceived threats to the health of the South Saskatchewan Watershed are not subject to regulatory environmental assessment. Participants identified leadership and multi-stakeholder collaboration as the most important requisites for watershed cumulative effects assessment and management, but under-valued the importance of vertical and horizontal linkages to ensure that watershed plans and monitoring programs provide sufficient guidance to land uses and project development decisions. Participants believed current capacity to be lacking, or limited, across most assessment indicators, with data management and coordination and resources to ensure the long-term sustainability of watershed cumulative effects assessment and management as the most significant capacity constraints. Advancing watershed cumulative effects assessment and management in the South Saskatchewan Watershed requires a lead agency or consortium of agencies with a clear mandate for cumulative effects assessment, the legislated or regulatory means to ensure that watershed efforts influence land and water use and allocation decisions, the coordination of data and provision of specific guidance to monitoring programs, and long-term financial investment.
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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 | 0,001 | 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 ».