Interjurisdictional water quantity issues in North America;s great lakes region
Notice bibliographique
Résumé
North America's Great Lakes-St. Lawrence River system contains about 18 percent of the world's freshwater supply. Yet water deficiencies, apportionment of water among competing interests, concerns over falling lake levels, and water export are becoming issues in this seemingly water rich region. Shared by two countries, two Canadian provinces, eight U.S. States and about 40 million people, the Great Lakes-St. Lawrence River region has been an industrial heartland of North America for two centuries. A lack of jurisdictional concern for water quantity issues as a result of abundant water for historical uses such as hydropower, inland and overseas shipping, commercial and recreational fisheries, and water supply for large population centres is now beginning to change. Current thinking and the necessity for ecosystem management, conservation sustainability and sharing the waters of the world is leading to a range of resource use and jurisdictional issues for North America's Great Lakes-St. Lawrence River region as we begin the 21st Century. How Canadians and Americans deal on an interjurisdictional basis with climate change, water use and apportionment issues, water export, water levels and flows regulation, and water diversions will stretch the talents and abilities of these two countries to cooperate and resolve conflicts. The goal is to maintain and enhance the benefits that the Great Lakes bring to the region, to the two countries, and to the people that share this invaluable water resource.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».