Developing a transdisciplinary tool for water risk management and decision-support in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Extant literature reveals limited examination of risk management strategies and tools to support decision-making for sustainable water management in the private sector in Ontario, Canada. Moreover, a gap persists in understanding how water risks are prioritized and managed in the private sector. Addressing these gaps, this transdisciplinary study applied a novel normative-analytical risk governance theoretical framework to water security risks, which combines analytical risk estimation with normative priorities and insights of practitioners, to examine contextually-attuned water risk management strategies and develop a decision-support tool. Using mixed methods, the study first employed a survey to elicit practitioner priorities for seven water risk indicators and investigated water risk management approaches. Then, interviews were conducted to obtain in-depth understanding about the priorities, strategies, opportunities, and role of trust in water risk management. The study found that a combination of regulatory, voluntary, and multi-stakeholder participatory approaches is needed, contingent on the severity of water risks, sector, location, and context. Moreover, the criteria of flexibility, efficiency, strategic incentives, and economic and regulatory signals, are essential. Finally, using secondary data analysis, the study integrated interdisciplinary risk data with practitioner priorities to develop a first-of-a-kind decision-support tool for water risk management in Ontario, ‘WATR-DST’. WATR-DST is an automated tool that applies the study’s findings and assists multi-sector water-related decisions, practices, and investments by providing contextually-attuned risk information in a user-friendly format. Based on the user inputs (location, sector, and source type), it displays the severity of seven water risks, qualitative themes under public and media attention, and recommends water risk management strategies. Thus, the study contributes to knowledge in sustainability management, risk analysis, and environmental management by demonstrating the novel application of the normative-analytical framework for water risk management in the private sector. WATR-DST is a key contribution envisioned to improve multi-sector water-related decisions in Ontario.
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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 | 0,014 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».