The Great Lakes Way: A Case Study of the Use of an Ecosystem Approach to Reconnect People to Natural Resources
Notice bibliographique
Résumé
Canada and the United States have more than 40 years of experience in fostering the use of an ecosystem approach in restoring the Laurentian Great Lakes. Building on this foundation, the Community Foundation for Southeast Michigan and many partners have applied the same approach in creating The Great Lakes Way – an interconnected set of water trails and greenways stretching more than 240 km from southern Lake Huron to western Lake Erie. Major accomplishments of the first five years include: a consensus vision map, signed collaboration agreements from 45 communities and other trail stakeholders, an increase in the total number of usable and funded greenways from 167 km in 2020 (65 percent) to 199 km in 2024 (74 percent), a Memorandum of Understanding between U.S. and Canadian trail organizations to promote cross-border trail tourism once a new international bridge opens in 2025, and economic benefits estimated at $3.75-$5 billion annually. Lessons learned include: 1) bringing stakeholders together and developing a compelling vision; 2) building capacity; 3) identifying and empowering a boundary organization to bridge between distinct groups and facilitate communication and collaboration toward a common goal; 4) co-producing knowledge and co-innovating solutions; and 5) practicing adaptive management.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».