Sustainable Water Management and the 2030 Agenda: Comparing Rain Forest Watersheds in Canada and Brazil by Applying an Innovative Sustainability Indicator System
Notice bibliographique
Résumé
Watershed management varies greatly across the world. Local conditions are generally dictated by how watershed management is regulated at national, regional, and local scales. Both multisectoral and community-based participatory involvement in watershed management can positively impact the quality and effectiveness of outcomes. This localization can also be vital to the achievement of the UN’s Sustainable Development Goals. In recent years, the term “sustainability” has become overused, has limited quantifiable meaning, and can create “fuzzy” targets. We suggest that an outcome that focuses on “thrivability” is more appropriate; this refers to the ability to not only sustain positive conditions for future generations but to create conditions that allow for all living things (present and future) to have the ability and opportunity to thrive. A thrivability approach aligns with the 2030 Agenda’s ultimate goal: prosperity for all beings on earth. This study uses a thrivability lens to compare two study sites. Primary and secondary data were collected for both the Regional District of Nanaimo (RDN), Canada, and Hydrographic Region VIII (HR-VIII), Brazil, and have been input and analyzed through our Thrivability Appraisal to determine each region’s watershed thrivability score. The Thrivability Appraisal uses seven sustainability principles as the overarching framework. These are then related to four individual subcomponents of watershed health and three common interest tests based on primary environmental perception and secondary technical data as inputs. Assuming the centricity of water for prosperity, the final scoring is a culmination of the 49 total indicators. A comparison is then drawn to the regions’ capacity to achieve the eight targets for UN Sustainable Development Goal (SDG) 6. The outcome illustrates each region’s water management strengths and weaknesses, allowing for lessons to be learned and transferred to other multijurisdictional watersheds.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».