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Enregistrement W2759383409 · doi:10.2495/wrm170021

REASONS FOR GOVERNMENT INACTION AND ITS NEGATIVE CONSEQUENCES: TWO CASE STUDIES OF FAILED WATER MANAGEMENT INITIATIVES IN ALBERTA, CANADA

2017· article· en· W2759383409 sur OpenAlexaffabout
Lorraine A. Nicol, Christopher J. Nicol

Notice bibliographique

RevueWIT transactions on ecology and the environment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)BusinessEnvironmental planningPolitical sciencePublic administrationNatural resource economicsPublic economicsEnvironmental scienceEconomicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the province of Alberta, Canada, exploring new strategies to improve water management has become necessary.One such strategy involved improvements to the water transfer system and a second involved the creation of a water sharing strategy within a regional partnership.Despite the prospect of improving water management, proposed advancements to the water transfer system were not implemented, and the regional partnership floundered when it bifurcated along urban and rural lines.This study focused on these two failed attempts to improve water management as case studies, highlighting a possible role the provincial government could have played in enhancing water management.The first case study found that the politically-imbued nature of water management presented the greatest impediment to government implementing changes to the water transfer system.The second case study uncovered a host of measures the government could have undertaken to provide leadership and support but failed to do so.In both instances, important opportunities to improve water management failed, in part due to the politicization of water on the one hand, and government's unwillingness to provide leadership and support on the other.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0280,009
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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