Strategies for integrating scientific evidence in water policy and law in the face of uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how human actions and environmental change affect water resources is crucial for addressing complex water management issues. The scientific tools that can produce the necessary information are ecological indicators , referring to measurable properties of the ecosystem state; environmental monitoring , the data collection process that is required to evaluate the progress towards reaching water management goals; mathematical models , linking human disturbances with the ecosystem state to predict environmental impacts; and scenarios , assisting in long-term management and policy implementation. Paradoxically, despite the rapid generation of data, evolving scientific understanding, and recent advancements in systems modeling, there is a striking imbalance between knowledge production and knowledge utilization in decision-making. In this paper, we examine the role and potential capacity of scientific tools in guiding governmental decision-making processes and identify the most critical disparities between water management, policy, law, and science. We demonstrate how the complex, uncertain, and gradually evolving nature of scientific knowledge might not always fit aptly to the legislative and policy processes and structures. We contend that the solution towards increased understanding of socio-ecological systems and reduced uncertainty lies in strengthening the connections between water management theory and practice, among the scientific tools themselves, among different stakeholders, and among the social, economic, and ecological facets of water quality management, law, and policy. We conclude by tying in three knowledge-exchange strategies, namely - adaptive management, Driver-Pressure-Status-Impact-Response (DPSIR) framework, and participatory modeling - that offer complementary perspectives to bridge the gap between science and policy. • Sustainable decisions need reliable, forward-looking evidence. • Ecosystem indicators, predictive models and scenarios provide this information. • Legal certainty complicates use of uncertain scientific data. • Evolving information can be accommodated by flexible governmental procedures. • Boosting coherence between scientific and decision-making frameworks is needed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».