Assessing the Resilience of Ontarioâs Low Water Response Plan under a Changed Climate Scenario: An Ontario Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Water is essential to sustaining aquatic environments and is also a resource upon which many human-sectors depend. During times of reduced supply, competition or conflict may arise regarding its distribution due to its importance to local economies and its life giving benefits. The Ontario Low Water Response (OLWR) Plan is designed to deal with how water might be allocated under situations of reduced supply. When forced with data from the Coupled Global Climate Model 1 (CGCM1), the Guelph All Weather Storm Event Runoff (GAWSER) hydrologic model projects scenarios of reduced flows for the Grand River watershed, an area within the Province of Ontario. A level III declaration, which marks the highest stage of water emergency has never before been declared in the Province of Ontario, meaning there is uncertainty regarding how OLWR might operate. Using one scenario of climate change, this study explores the resiliency of the OLWR mechanism to operate under the demands of a changing climate and a growing population through interviews. Results show that the mechanism is not resilient enough to operate under conditions of reduced flow due to ambiguity in the mechanism and the tendency for humans to trump environmental uses of water, leading to detrimental effects on the fishery. Recommendations from this study suggest that ambiguities in the mechanism be revisited and clarified with a shift towards a proactive approach in order for environmental integrity to be upheld under scenarios of reduced flow.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».