Towards Effective Watershed Governance: A Case Study of the Grand River Basin
Notice bibliographique
Résumé
Watersheds across the country and around the world are governed by many different forms of watershed governance, all of which have their own challenges and benefits. None of them have so far been the perfect solution for water governance issues or concerns. Through a case study of the Grand River Basin (GRB), this study establishes a definition for what is effective watershed governance in Canada, and determines if an example is already being used or implemented in the country via the GRB. The GRB has produced many benefits and controversies surrounding its effectiveness from a variety of stakeholders. Through a series of video and audio interviews with stakeholders in the GRB and other watershed governance knowledge holders, data was collected to determine if the GRB is an example of effective watershed governance that can then be modeled across the country in a variety of different basins. The use of interviews provide the research team with an understanding of all the challenges and opportunities regarding watershed management in Canada. The study identified the pros, cons and opportunities for improvement within the governance of the GRB, and notes that IWRM is taking place in the basin. The study also develops a definition of effective watershed governance based on the participants' responses to the interview questions, and through a comparison of this definition to the GRB, it is identified that the GRB is being effectively governed. The study also identifies the role that watershed management and IWRM plays in effective governance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».