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Enregistrement W2738628383 · doi:10.3390/w9080560

Source Water Protection in Rural Newfoundland and Labrador: Limitations and Promising Actions

2017· article· en· W2738628383 sur OpenAlexaffabout
Seth Bomangsaan Eledi, Sarah Minnes, Kelly Vodden

Notice bibliographique

RevueWater · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWatershedWater sourceLimitingEnvironmental planningGovernment (linguistics)Watershed managementBusinessEnvironmental resource managementGeographyPolitical scienceEnvironmental protectionWater resource managementEnvironmental scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this paper is to exemplify through recent research in Newfoundland and Labrador (NL) the extent of the current limitations for source water protection and potential opportunities for improvement in the province, particularly for rural communities. The findings of this paper draw from the results of four related studies led by the co-authors. These four studies took place in NL between 2012 and 2016, and derived data through a mixed-method approach using literature reviews, key informant interviews, surveys, and consultations. The article provides an overview of the state of source water protection in NL and the challenges faced, with case examples to illustrate key points. Findings indicate there is currently a source water protection gap in NL limiting local governments in implementing their source water protection obligations under provincial policy and regulations. This implementation gap has been attributed to a lack of capacity for watershed monitoring, a lack of awareness of the need for source water protection and of municipal responsibilities, conflicts over multi-use watersheds and a lack of watershed planning and management. Greater education and collaboration in source water protection efforts amongst all watershed users, watershed groups, local governments and the provincial government could offer promise to fill this gap.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,005
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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