Exploring Collaborative Adaptive Management of Water Resources
Notice bibliographique
Résumé
A host of new and “wicked” problems are plaguing today’s water resources and managers. The challenges and obstacles stemming from these problems are multidimensional, cumulative, and unprecedented and speak to the need for continuing to explore new approaches in water resources management and restoration efforts. This new class of interdependent problems is explored in this paper and some recently proposed ideas in collaborative adaptive management (CAM) are further developed to help address these types of “wicked” problems. It is argued that collaborative adaptive management, which combines the concepts of adaptive management and collaborative management, can help address the seemingly intractable technical, environmental and social problems inherent in complex social-ecological systems. Because it is important to highlight the importance of induction and emergent understanding under conditions of complexity, the concept of Ecological Policy Design is revisited as it relates to complex problem solving. Other concepts that are further explored and developed in this article include: project optimization that is based on devising composite solutions rather than attempting to “divide and conquer” individual subsystems; avoidance of “instability zones”; ecological and restoration efforts that are more “future responsive”; and the development of alternative hypotheses worthy of rapid prototyping through collaboration. Sustainable solutions are defined as those capable of governing and preserving the vitality of our waterways and the ecosystems that support them. To this end, we conclude that a more collaborative and adaptive approach to water management must be adopted if these types of solutions are to emerge.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».