Renegotiation of the 1987 Great Lakes Water Quality Agreement: From Confusion to Promise
Notice bibliographique
Résumé
For nearly four decades, the Great Lakes regime has invoked the Great Lakes Water Quality Agreement as the mechanism for binational cooperation on programs and policies. Many advances in water quality have led to unquestionable improvements in ecosystem quality, habitat and biodiversity, and water infrastructure. Still, Great Lakes scientists have issued compelling evidence that the ecological health of the basin ecosystem is at significant risk. In 2012, the Agreement will be revised for the first time in 25 years. The degree of engagement in a future Agreement, including scope, issues of significant importance, governance and collaboration will hinge on a thorough analytical process, so far seemingly absent, coupled with real consultation, so far marginally evident. Renegotiating the Agreement to generate a revitalized and sustainable future mandates that science inform contemporary public policy, and that inclusive discourse and public engagement be integral through the process. Many of these steps are still absent, and the analysis presented here strongly suggests that the constituents of the Great Lakes regime voice their views critically, emphatically, and often. If the negotiators listen, we can collectively make the Lakes Great.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,049 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,027 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».