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Enregistrement W6960133015 · doi:10.11575/prism/30129

Alberta Water Resources, Policies, Legislation and Goals: The Quest to Awaken "Sleeper Rights"

2014· other· en· W6960133015 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2014
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWheat and Barley Genetics and Pathology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesGovernment of AlbertaAlberta Water Research Institute
Mots-clésNucleofectionWork (physics)TSG101Quality (philosophy)Subpoena

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is arguably the most critical natural resource to Alberta’s future. The quantity and quality of water will shape the social, economic, and environmental dimensions of Alberta’s future. The quality of life in Alberta will depend on our ability to allocate this finite resource in both an efficient and environmentally responsible manner. The issue addressed in this research is how Alberta’s current water policies manage “sleeper rights” and why these policies need to be updated. Sleeper rights describe water licenses that are allocated to a water user but are not fully utilized. This allocated but under-utilized water is important because it helps Alberta’s major watersheds to meet its instream flow needs (IFNs). IFNs refer to the amount of water that aquatic ecosystems require to provide Albertans with safe and secure drinking water; healthy aquatic ecosystems; and reliable quality water supplies. By the end of 2005, the Alberta Environment and Sustainable Resource Development (AESRD) had allocated approximately 9.5 billion cubic metres of water throughout Alberta. By the end of 2010, this had increased to 9.9 billion cubic metres. The three sectors representing the highest water demands and allocations in Alberta are the agricultural sector (44.3%), commercial sector (29.5%), and municipal/ domestic sector (11.3%). However, not all of these allocations are fully utilized. By some estimates, as much as 45 percent of water allocated under license in Alberta remains unused.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0110,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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