Exploring Attitudes Towards Water Collaboration for Source Water Protection Between First Nations and Ontario Municipalities
Notice bibliographique
Résumé
My research will examine how collaborative source water protection planning involving First Nations, municipalities, and conservation authorities can act as an avenue for enhancing water security on-reserves in southern Ontario. There is plenty of academic literature that examines the extent of water quality issues on First Nations reserves in Canada, and on the factors that contribute to the problem. However, what is lacking are those focused on collaborative efforts between First Nations, municipalities, and conservation authorities. This gap has been acknowledged by other academics in the field. For example, Nelles and Alcantara (2011) claim scholars have ignored the variety of inter-governmental agreements between Indigenous communities and municipal governments in Canada. “We know very little about collaborative agreements, how or why they have emerged or failed to emerge, and whether or not they would be successful” (Nelles and Alcantara, 2011). Some questions have yet to been answered, such as, what collaborative models currently exist that would enable source water protection? What kind of relationships exist between First Nations and their neighbouring municipalities and conservation authorities? How can these relationships work to positively impact source water protection in the region? The goal of this research is to assess the attitudes, opinions, and experiences of First Nations, Municipalities, and Conservation Authorities in a shared watershed to determine how they might be able to work towards collaborative source water protection planning. A case study approach will be used with COTTFN, the City of London, and Upper and Lower Thames Conservation Authorities. This document will act as a guide to collaborative efforts and relationship building can enhance source water protection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».