Water Policy And Governance Networks: A Pathway To Enhance Resilience Toward Climate Change
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural resources governance is key to enhancing resilience toward climate change and strengthening socioecological systems in light of future uncertainties. Overlapping jurisdictions and lack of clarity in the lines of authority reduce the efficiency of environmental policies and governance, jeopardizing the conservation and sustainable use of resources. With the forecast of longer droughts, extreme precipitation patterns, faster runoff, and slower water table recharge over the coming years, water governance becomes an impellent issue. To understand the risks posed by water scarcity and water regulations, a case study was conducted of Oklahoma state‐level water policies and governance. A content analysis of water policies and a network analysis of water governance was used to determine how Oklahoma experiences features of fragmented and adaptive governance within its natural resource governance structure. Data analysis reveals that Oklahoma water governance experiences multiple forms of fragmentation while also showing features of an adaptive network. Such adaptive features make Oklahoma's water governance network more resilient than forecasted. Identifying gaps and understanding how a governance system experiences fragmentation can help policy makers develop strategies to enhance the adaptive features of water governance, thus preparing for risk and disasters related to water scarcity and climate variability.
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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 découle