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Enregistrement W4320488309 · doi:10.5751/es-13883-280121

Perceptions of climate change adaptation barriers in environmental water management

2023· article· en· W4320488309 sur OpenAlexvenueno aff
Meegan Judd, Martina Boese, Avril Horne, Nick Bond

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLa Trobe UniversityDepartment of Environment, Land, Water and Planning, State Government of Victoria
Mots-clésClimate changeEnvironmental resource managementGovernment (linguistics)Environmental planningLegislatureBusinessAdaptation (eye)Adaptive managementPerceptionEnvironmental scienceEcologyGeographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is irreversibly changing the water cycle, yet existing environmental flow assessment methods often fail to recognize the non-stationarity of hydro-climatic systems. Failure to do so will lead to the inability of environmental water management to achieve its ecological targets. Australia has undergone major reform over the past 12 years to recover water from consumptive use for environmental benefit and this paper examines how government agencies responsible for planning and delivery of environmental water establish ecological objectives, and whether there are any barriers to including climate adaptations. We used semi-structured interviews and an online survey of environmental water staff throughout Australia, focusing on southeast Australia, to gather information on methods and perceptions regarding these key issues. The results show water managers perceive current ecological objectives as unachievable and are frustrated by using outdated, government-recommended flow assessment methods. There are many general and industry-specific barriers to climate adaptation that are not insurmountable, yet the current lack of legislative and policy guidance provides little assistance on the best way to respond. We conclude that environmental water planning needs to more formally incorporate climate change considerations along with modelling approaches that can evaluate outcomes under a range of possible future hydro-climatic scenarios to ensure proactive decision making can occur. As the industry currently exists in Australia, it is ill prepared for the challenge of meeting legislated ecological targets under future climates.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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