Participatory water management modelling in the Athabasca River Basin
Notice bibliographique
Résumé
Water is often used for a variety of conflicting purposes. Furthermore, as water is a dynamic resource, its equitable allocation across boundaries often poses problems for involved stakeholders. Integrated water resource management (IWRM) aims to promote the coordinated management of water across all boundaries. In theory IWRM is an effective solution to address multiple conflicting uses: however, in practice it is difficult to implement. This paper presents a case-study of an IWRM initiative in which the key component of participatory modelling is played out. Other important processes are integrated as well, such as problem structuring, social learning, and stakeholder engagement. In 2016-2017, approximately 30 stakeholders representing industry, municipalities, environmental NGOs, and federal/provincial government collaborated in order to explore opportunities to achieve sustainable watershed management in the Athabasca River Basin, Alberta Canada. Stress scenarios (including potential changes in climate, land use, and water use) were developed and used to test a series of water management strategies throughout the basin. These strategies were simulated within an integrated modelling tool in a live setting. Through this interactive process, promising strategies for sustainable water management were explored, and a series of recommendations for policy makers were identified. Recommendations include, but are not limited to, identifying areas for land conservation and reclamation priority, establishing in-stream flow need targets, and reducing water navigation limitations in the lower basin. Outlined through this paper, this case-study shows that examples of real-world participatory modelling efforts are in fact possible.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».