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Enregistrement W2049369369 · doi:10.4296/cwrj135

Water Allocation and the Permit to Take Water Program in Ontario: Challenges and Opportunities

2004· article· en· W2049369369 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Reid Kreutzwiser, R. Lo, Jennifer L. Durley, Charles Priddle

Notice bibliographique

RevueCanadian Water Resources Journal / Revue canadienne des ressources hydriques · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Resources and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Natural Resources
Mots-clésStakeholderWork (physics)Resource allocationPrincipal (computer security)Process (computing)Water resourcesKey (lock)Environmental planningResource (disambiguation)Water useBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental economicsComputer scienceEnvironmental sciencePolitical scienceEngineeringEconomicsPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ontario's principal water allocation arrangement, the Permit to Take Water (PTTW) program, has been surrounded by controversy for a decade. Key concerns, among others, are lack of public input into permit decisions and uncertainty regarding priorities in water use. This paper describes the current water allocation process, assesses the ability of the PTTW program to address a number of key challenges and identifies opportunities to enhance water allocation, within the existing institutional framework, in Ontario. The assessment was based on document analysis, a review of literature and field work in several Ontario watersheds. Among the enhancements to the PTTW program recommended are mandatory reporting of daily water use; more transparent decision-making regarding permit applications reflecting adequate data on the water resource, municipal planning policies, and stakeholder input; clear and legally-established water use priorities; and a PTTW fee structure based on the volume of water withdrawn.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2004
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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