Data Driving Better Decisions In The Great Lakes-St. Lawrence River Basin
Notice bibliographique
Résumé
The Great Lakes-St. Lawrence River Basin contains approximately twenty percent of the world’s surface freshwater. The five Great Lakes (Superior, Michigan, Huron, Erie, and Ontario) provide drinking water for 24 million people and support industry, agriculture, and a world-class fishery and ecosystem. The region includes parts of two nations, eight U.S. States and two Canadian Provinces, many Tribes and First Nations, thousands of municipalities and local governments, and a range of stakeholders. These various governments and partners work across borders to manage and protect the region’s water resources and share data and information through a legal and political framework that has evolved over several decades. The “Great Lakes Compact” and companion Agreement establish how each State and Province will enact laws to manage shared water resources, including water withdrawal criteria and water conservation and efficiency programs. This approach has earned national and international recognition for enabling the States and Provinces to achieve shared environmental goals within a flexible framework reflecting the region’s diverse history, geography, and political landscape. This approach has also lead to many policy innovations. Under the Compact and Agreement, the States and Provinces commit to gather and share comparable water use information to improve scientific understanding of the Basin’s waters, and to develop a collaborative strategy to strengthen the scientific basis for sound water management decision making. The States and Provinces report annual water use data for each lake watershed to a centralized, regional database. This data is used to improve decision making for water resource managers, policymakers, and water users through the development of annual water use reports, and compared against the Basin water budget in periodic cumulative impact assessments. The governance structure for this collaboration and its practical application to resource management serves as a model of cross-border data sharing and cooperation for other regions with shared water resources.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».