Dimensions of Adaptive Water Governance and Drought in Argentina and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Climate change in many local and regional scales is expected to include climate hazards and extreme conditions including hailstorms, droughts, floods, hurricanes, hail, tornadoes and storms. Droughts are serious climate hazards threatening water supply for human consumption and also agricultural production and are anticipated to increase in intensity and duration in both Mendoza, Argentina and southern Alberta, Canada. Both Mendoza and Alberta have irrigated agriculture and their rivers are fed primarily by snowmelt and rainfall runoff from mountainous headwaters. Many similarities exist between water law and governance in the Mendoza river basin, Argentina and the Oldman river basin in southern Alberta, Canada. However, many differences also exist. Can these governance systems ensure the continuation of agricultural production in the area into the future given increased development and climate change?Utilizing the institutional design principles of adaptive capacity and water governance, this paper will compare and contrast the water governance institutional structures in the two study areas. Data was obtained from two multi-disciplinary studies of institutional adaptation to climate change studying vulnerability of local agricultural producers and communities to climate change, and the interplay of water governance structures, and adaptive capacities. The water governance systems of both countries show concerns relating to gaps in information and equitable outcomes; in addition there are concerns of a lack of capacity to enable reflexivity. Both systems have been responsive (although there is room for improvement). Through strengthening these identified weaknesses these systems can continue to be resilient into the future.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».