Evolving Institutional Arrangements for Use of an Ecosystem Approach in Restoring Great Lakes Areas of Concern
Notice bibliographique
Résumé
The 1987 Canada-U.S. Great Lakes Water Quality Agreement required Remedial Action Plans (RAPs) be collaboratively generated between local stakeholders and government agencies to implement an ecosystem approach in cleaning up 43 historically polluted Areas of Concern (AOCs) throughout the Laurentian Great Lakes. The institutional arrangements that have emerged over the past 35 years to foster an ecosystem approach in RAPs are expected to have changed over time and be varied in some aspects-reflecting unique socio-ecological contexts of each AOC-while also sharing some characteristics that were either derived from the minimally prescribed framework or developed convergently. Here we surveyed institutional arrangements to describe changes over time relevant to advancing an ecosystem approach in restoring beneficial uses in the 43 AOCs. While eight AOCs evidenced little institutional change, the remaining 35 AOCs demonstrated a growing involvement of local organizations in RAPs, which has enhanced local capacity and ownership and helped strengthen connections to broader watershed initiatives. We also noted an expansion of strategic partnerships that has strengthened science-policy-management linkages and an increasing emphasis on sustainability among RAP institutions. Our study details how institutional arrangements in a decentralized restoration program have evolved to implement an ecosystem approach and address new challenges.
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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 | 0,001 | 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 ».