Agriculture in a Water-Scarce World
Notice bibliographique
Résumé
With a relatively small population and 7% of the world's available freshwater resources, Canada is well placed for a world of water scarcity where the real value of water in its many uses becomes more and more apparent. However, action is necessary to ensure that Canada continues to benefit from the social, economic and environmental goods and services derived from water resources. Experience and analysis suggests that policy and incentives play critical roles in the sustainable exploitation of natural resources. In particular, properly valuing water in all its forms and uses appears to be critical. Analysis abroad has underlined the benefits of clearly delineating the roles of regulators, resource managers, infrastructure operators and service providers. The separation of water property rights and use rights from land title issues has also been found to improve incentives and resource governance. Approaches which build in rewards for non-market benefits and penalties for negative spill-overs have achieved success. To better prepare for the future, Canada' s water governance institutions need to explore means of improving our own water allocation and incentive systems. Experts in the field have already identified several areas where effort is warranted: plant breeding to deal with water scarcity and changing climate in areas of stress; understanding and better protecting natural capital and ecosystems that will become scarcer in future; inter-agency collaboration to ensure coordinated engagement on water with U.S, and; undertaking more comprehensive bio-economic modeling and analysis to better anticipate water stresses at home and abroad.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».