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Enregistrement W2907044967 · doi:10.22215/etd/2016-11646

Towards a tailored vision of water security in the North: A case study of the Inuvialuit Settlement Region in the Canadian Arctic

2016· dissertation· en· W2907044967 sur OpenAlexfundaboutno aff
Leah Ronayne

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAboriginal Affairs and Northern Development CanadaFisheries and Oceans CanadaHealth CanadaIndigenous and Northern Affairs CanadaTransport CanadaParks CanadaCanadian Patient Safety InstituteFisheries Joint Management Committee
Mots-clésWater securityClimate changeGeographyContext (archaeology)ArcticSettlement (finance)Corporate governanceEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental scienceWater resourcesBusinessOceanographyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, the interest in water security is on the rise.Canada is fortunate to have an abundance of freshwater, and almost 20% of this is found in the Northwest Territories (NWT).Particular concern for the implications of climate change on the Mackenzie Delta, and the influence of land claims on water governance, make the Inuvialuit Settlement Region (ISR) in the NWT an important case study.Using a systematic literature review, thematic content analysis of 116 documents was conducted to understand how water is used and managed across scales in the ISR.A number of unique challenges emerged for the ISR in comparison to the Canadian water security context.Thus, a more tailored vision of water security needs to account for: cultural practices and well-being tied to uses of water/snow/ice, financial and capacity challenges related to remote locations, Indigenous land claims and governance complexities, ice as infrastructure, and high latitude sensitivities to climate change and contamination.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0330,010
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,334 · 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
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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