COLLABORATIVE DECISION-MAKING FOR DROUGHT MANAGEMENT: IMPROVING MULTI-ACTOR APPROACHES
Notice bibliographique
Résumé
Drought management can be highly challenging; droughts can be experienced over a large geographic area, and the extent and severity of impacts can be exacerbated by local water uses.1 In Ontario, these uses might include agriculture, aggregate washing, and watering at golf courses. Oftentimes, droughts are part of normal ecological cycles, but the risk and hardship faced by water-based industries and the public make drought a particularly important policy challenge. Technical approaches to managing drought promote the use of monitoring standards, early warning systems, and planned management actions. Building social capital and strengthening relationships can also contribute to reducing vulnerability through building adaptive capacity and reducing exposure and sensitivity.2 \nCollaborative approaches, created by government to generate policy and program recommendations for drought management, can provide a local view on drought challenges and a balanced viewpoint that includes all voices affected by decisions. An example of this type of collaborative relationship is Ontario Low Water Response and Water Response Teams. Ontario Low Water Response convenes collaborative groups – known as Water Response Teams – to determine the severity of drought in local watersheds and provide recommendations to the provincial government, including recommendations to declare a drought ‘emergency’, which triggers water restrictions in affected areas. One key challenge of this process is that Water Response Teams have recommended declaring water restrictions during severe low water conditions. However, the province has never enforced restrictions. Governments not following the recommendations of collaborative groups they have created to comment on policy problems is a common finding in collaborative governance research. The key focus of this research is to understand the role of Water Response Teams in decision-making, and to explore how international experiences can inform the Ontario drought management process.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».