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Enregistrement W6991092474

First Nation capacity in Quebec to practice integrated water resource management

2011· dissertation· en· W6991092474 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Accelerators and Free-Electron Lasers
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntegrated water resources managementFirst nationParadigm shiftCapacity buildingResource (disambiguation)Water resources
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The emergence of Integrated Water Resource Management (IWRM) coincides with the growth of watershed associations in Québec. As a collective entity of stakeholders, these watershed associations use collaborative efforts to achieve IWRM. First Nations are often cited as priority stakeholders. Despite this 'priority' recognition, First Nations are rarely present in this new paradigm shift in water management. This is the case in Québec's Outaouais and Chateauguay watersheds. However, identifying First Nation capacity strengths and limitations provides a greater understanding as to their absence from IWRM participation. First Nation capacity to practice IWRM requires greater research. The purpose of this study is to apply an analytical framework to assess the overall capacity of two First Nation communities to practice IWRM in the province of Québec. The capacities of Kitigan Zibi and Kahnawà :ke First Nations were evaluated with respect to actor networks, information management, human resources, and technical, financial, and institutional dimensions. This study recommends that future Québec IWRM initiatives with First Nation collaboration need to be directed towards strengthening actor networks capacity and understanding the complexity of First Nation perspectives. In addition, study results indicate First Nations with limited financial capacity will experience reduced actor networks, information management, human resources, and technical capacity.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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