The Role of Watershed Planning and Governance in Human Health and Well-being in the Credit River Watershed in southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The role of watershed planning and governance is crucial in ecosystems health, and human health and well-being. This project particularly focuses on the assessment of the 12 human health and well-being indicators (identified in the governance stakeholders' workshop organized by CVC in collaboration with York University on November 6, 2014) and the identification of the roles of the governance stakeholders in monitoring these indicators. In this project, the indicators have been assessed in light of the information solicited through in-person and telephone interviews with the governance stakeholders working in municipalities, conservation authorities, public health agencies, not-for-profit organizations, community organizations and academic institutions mainly within the Region of Peel. The interviews were conducted using a semistructured questionnaire which comprised questions pertaining to the mandate of the organizations of the stakeholders with respect to human health and well-being, general benefits of measuring these indicators, specific benefits to vulnerable groups for measuring the indicators, weaknesses of measuring the indicators, and uses of these indicators for different purposes. \n \nThe interviews' results identify the relationships between the indicators and partnerships among different stakeholders in monitoring or implementing these indicators. The results also impart that some indicators (e.g. % people using natural space) are hard to define and measure, some indicators (e.g. air quality index) can be employed at both local and provincial levels, some indicators (e.g. % imperviousness) are quantitative and cannot be easily understood by the general public, and some indicators (e.g. land cover change) are considered master variables and cannot be measured alone. The results also identify the need for defining natural and green spaces for consistent application of the indicators.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».