Water, climate change and uncertainty in the Great Lakes and Rio Grande/Bravo Regions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Uncertainty is inherent in transboundary water governance, yet climate change is deepening the uncertainties faced by those who manage shared water resources. This paper identifies and assesses uncertainties in the transboundary water governance context by applying an analytical framework which integrates insights from the uncertainty, adaptive governance, and public policy literatures to analyze policy documents in two complex transboundary cases: the Great Lakes and Rio Grande/Bravo basins. Findings from the analysis indicate that: first, deep uncertainties exist in both cases but the two basins face different combinations of, and interactions between, uncertainties; second, the system of scarcity assessed in this analysis (the Rio Grande/Bravo Basin) indicates more conflict-based uncertainties which aggravate natural and technical system uncertainties; and third, the governance system itself is a significant source of uncertainty, or exacerbates existing uncertainties, in both basins. The case studies reveal that governance systems need to focus on different sources, types and levels of uncertainty, and that policy responses need to be designed to move to a ‘monitor-and-adapt’ governance approach to reflect different uncertainties across systems of abundance and scarcity. An analysis of the preparedness of governance systems to respond and adapt to uncertainties is also needed and highly recommended.
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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 ».