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Enregistrement W4235779092 · doi:10.21083/ruralreview.v5i1.6596

Understanding Local Water Collaboration for the Potential to Enhance Community Source Water Protection at Chippewas of the Thames First Nation

2021· article· en· W4235779092 sur OpenAlexaffvenueabout
Natalya Garrod

Notice bibliographique

RevueRural Review Ontario Rural Planning Development and Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueIndigenous Studies and Ecology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater qualityBusinessWater securityWater sourceEnvironmental planningWater resourcesWatershedEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEnvironmental protectionWater resource managementComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First Nations in Canada are disproportionately affected by chronic drinking water insecurity (Bakker, 2012). Aboriginal Affair and Northern Development Canada conducted an assessment of First Nations water and wastewater systems in 2001 and found significant risk to the quality and safety of drinking water on three- quarters of all systems (Johns and Rasmussen, 2008). Neegan Burnside (2011) classified four differentrisks that affect drinking water systems for First Nations, which include, no source water protection plan,deterioration of water quality over time, risk of contamination, and insufficient capacity to meet futurerequirements. This study found that the two highest risks were risk of source water contamination and thelack of a community source water protection plan (Neegan Burnside, 2011). Water security, sustainableaccess on a watershed basis to adequate quantities of water of acceptable quality to ensure human andecosystem health (Bakker, 2012), therefore requires source water protection and collaboration amongwater actors. Collaboration is defined as the pooling of resources by multiple stakeholders to solveproblems, which includes a balance of power among actors, mutually agreed upon objectives, is perceived as legitimate, and includes a wide variety of stakeholders (Ashlie, 2019; Van Der Porten, 2013; Spencer etal., 2016; Black & McBean, 2017).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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