An Interdisciplinary Water Risk Assessment Framework for Sustainable Water Management in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Province of Ontario in Canada illustrates contemporary water security issues, where despite perception of water abundance, water challenges arise locally. Water risks stem from biophysical dimensions of groundwater depletion, low surface water flows, and degraded quality, and, contextual dimensions of regulatory uncertainty, public concerns and perception. While academic, policy, and practitioner interest is growing, literature reveals major gaps in comprehensive assessment of multidimensional water risks at the subwatershed scale. Addressing these gaps, the study developed a locally attuned and interdisciplinary water risk assessment framework. Using secondary mixed data analysis, the study integrated quantitative and qualitative data for water quantity and quality risks, regulatory trends, water user conflicts for 38 subwatersheds in Ontario. The framework identifies subwatersheds and sectors at high, moderate, and low risk along with media and public concern themes. The study finds high and moderate risk potential in at least 50% of studied subwatersheds for all water risk indicators and challenges the myth of water abundance in Great Lakes watershed of Ontario. The study advances knowledge in water risk assessment by applying social‐ecological perspectives, interdisciplinary approaches of Risk Theory, and mixed methods to provide a comprehensive evaluation of water security and demonstrates integration of social science perspectives in the field of sociohydrology. Our framework assesses interdisciplinary water risks to inform multisector sustainable water management decisions. While spatially scoped to populous subwatersheds of Ontario, this framework can be methodologically generalized to other geographical regions by using local data.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».