Relating social networks, ecological health, and reservoir basin governance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Columbia River Basin is a complex social‐ecological system, spanning political, legal, socio‐economic, geographic, and biophysical boundaries. Outreach to others in social networks develops fundamental communications needed for sustainable collaborations in adaptive management. However, operationalizing and comparing measures of social processes and outcome success in biophysical indicators remains challenging for resource managers. Using survey‐based research, we examined the interactions for water resource governance of five Columbia River reservoir basins in the northwestern US and Canada: Lakes Chelan, Roosevelt, Pend Oreille, Koocanusa, and člq'etkw (Flathead). Respondents included: water resource professionals working for Tribes/First Nations, federal, state, or provincial departments in water quality and/or fisheries, and people who engage in the networks on behalf of area businesses, government offices, public services, non‐profit organizations, and other entities. Perceived social process metrics in these governance networks included the levels of collaboration and inclusiveness, common goals, common strategies, identifying issues, implementing action, and the adequacy of available scientific data. We evaluated social measures relative to participant‐reported changes in physical lake health indicators. Qualitative data‐enhanced understanding of basin‐specific differences. Correlations of social by ecological measures varied widely between basins. Even moderate to strong functionality parameters did not scale well from individual to cross‐basin levels, as many correlations vanished with data aggregated. However, data analysis at the basin scale revealed important variability across the region in scope and governance functionality. Process indicators such as identifying issues and implementing action yielded stronger relationships for 10‐year horizons than for 2 years, reflecting the lag‐time in resource action.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».