Bridging the Gap: Exploring the Potential for Community-based Watershed Monitoring to Enhance Ecosystem Health and Watershed Governance in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Watershed monitoring is an essential component of watershed management; however, widespread federal and provincial decentralization efforts have resulted in reduced government funding for such monitoring. In response, communities are mobilizing to address this deficit in Canada by undertaking a practice called community-based watershed monitoring (CBWM). Although CBWM is being employed to address this gap, monitoring data collected by CBWM organizations remains underutilized by decision-makers in watershed governance. Moreover, CBWM organizations face significant challenges with knowledge exchange due to a lack of rigorous scientific protocols and high organizational turnover. At the same time, decision-makers are experiencing minimal capacity to utilize CBWM data due to restricted mandates and resources. Nonetheless, research suggests that communities significantly benefit from CBWM, but less evidence exists to confirm effects of CBWM activities on ecosystem health and there is scant literature about successful CBWM data integration. Anecdotal evidence regarding ecosystem benefits provided by CBWM exists in grey literature and on websites; however, more peer-reviewed literature must be established to support these claims. Uncertainty still remains regarding how to track the success of CBWM and watershed restoration efforts.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».