Can BC's 40-year-old water quality objectives policy solve today's challenges for managing cumulative effects?
Notice bibliographique
Résumé
Water quality is a critical component of aquatic ecosystems, and impairments caused by the cumulative effects of human activities can threaten water security, ecosystem health and biodiversity, and ecosystem services that support human livelihoods, health, and well-being. Protecting water quality and managing the human activities that can contribute to cumulative effects remains the most important, though poorly understood and under-researched problem facing sustainable water quality management in Canada (Johns & Sproule-Jones, Schindler & Donahue, 2006) and around the world (Patterson, Smith, & Bellamy, 2013; UN-Water, 2011). For decades, federal and provincial governments in Canada have introduced, and experimented with, policy tools that are intended to assess and manage cumulative effects, yet, point source management approaches remain by far, the preferred policy tool. The results of this study indicate that part of the reason why cumulative effects assessment and management approaches have not evolved is because policy tools intended to address questions about environmental governance are being implemented as environmental management tools. Questions of environmental governance should be inclusive and focused on how the environment is used now and in the future for societal benefits. Conversely, management questions are narrower in scope and serve to operationalize these goals. This research highlights the challenge with identifying and developing critical relationships between the array of agencies and institutions responsible for governing and managing water quality, as well as the need to devise strategies to ensure these relationships are maintained over time if progress towards managing cumulative effects to water quality can be achieved.
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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 | 0,015 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».