A Resiliency Assessment of Ontario's Low-water Response Mechanism: Implications for Addressing Management of Low-water Under Potential Future Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Investigation on the performance of Ontario's low-water response (OLWR) mechanism during current periods of drought is an important research task given that climate variability and change may alter the frequency and intensity of extreme events. Factors that influence the resilience of the OLWR mechanism and the ability of the mechanism to guide water allocation decisions are identified based on interview responses from 13 OLWR team members in the Grand River watershed. Results of this study indicate that the OLWR mechanism may not be resilient enough to operate under conditions of serious low-flow and that aquatic ecosystems could be compromised during times of serious water scarcity. Water use allocation priority, water use classification categories, ambiguity surrounding the ecosystem-based approach to water management, and the tendency of the low-water response mechanism to operate in reactive mode were identified as issues that hinder the way the mechanism is currently administered, suggesting that the mechanism may not operate in a resilient fashion under a changing climate. The infrequent occurrence of drought in Ontario results in a continuous manifestation of the hydro-illogical cycle which is perhaps one reason why shortcomings of the mechanism remain unaddressed. A challenge is to find practical ways of enhancing the resilience of the low-water response mechanism using a proactive approach to effectively manage water resources during times of drought. Creation of a more resilient low-water response plan will ultimately enhance future drought-preparedness under projected changed climate conditions for Ontario and aid adaptation strategies to reduce future vulnerability.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».