Notice bibliographique
Résumé
International freshwater treaties govern the cooperative use of waters in the world’s major shared river basins but have a poor track record when it comes to species protection. Covering over forty percent of the earth’s land surface, shared basins are highly relevant to biodiversity conservation efforts with most water treaties directly affecting species and their habitats in some way. Using the Columbia River Treaty and the river basin it governs as a case study, I focus on understanding barriers to the inclusion of species conservation in the formulation and implementation of these agreements. An opening chapter illustrates the absence of, or ambiguity regarding, species conservation in the formal texts of the global collection of agreements and describes four contributing barriers: a) complexity avoidance, b) undervalued species, c) poorly understood trade-offs, and d) institutional norms. In the second chapter, I focus on b) using a welfare economics approach to assess the capacity of the Columbia River to provide four ecosystem services derived from salmon. The approach illustrates how non-zero estimates of economic value for a species can be developed in a transboundary river basin. In Chapter 3, I focus on c) by applying multi-attribute utility optimization across salmon conservation, hydropower production, and agricultural irrigation to forecast optimal flows in the Hanford Reach segment of the Columbia River. This chapter shows how, in a simulated environment, optimization can be used to explore alternative transboundary water sharing strategies that balance trade-offs across multiple values. In Chapter 4, I focus on d) using a method called incident analysis to examine a prior conflict between Canada and the US over US efforts to conserve an endangered species of sturgeon. This study provides insights regarding the Columbia River Treaty’s adaptive capacity to respond to evolving species conservation needs.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».