Policy, actions and results: can meaningful nutrient reductions be achieved within the Minnesota and North Dakota portions of the Red River drainage basin?
Notice bibliographique
Résumé
Numerous treaties and management strategies have been created in an attempt to either prevent or repair water-related problems and/or disputes involving the worlds 263 trans- boundary freshwater regimes. Canada and the U.S. are no different. However, modern times have not only revealed potentially new causes for trans-boundary water-related disputes, but weaknesses within the tools commonly used to address such disputes. Research was conducted using key groups and government departments within both Minnesota and North Dakota in an attempt to identify whether or not the economic, legal and social landscapes of the two states were favourable to reduce the nutrient loading to their portion of the Red River Drainage Basin which inevitably flows in Manitoba and enters Lake Winnipeg. The research revealed that; i) the difficulty of addressing NPS pollution, ii) a lack of cooperation from private landowners, iii) anti-government intervention, iv) a lack of funding for NPS related programs, v) uncertainties with the science, vi) negative economic impacts of implementing solutions, vii) interference by special interest groups and viii) legislative weaknesses of the Clean Water Act all create barriers that make achieving meaningful nutrient reductions unlikely. Due to these barriers, Minnesota’s and North Dakota’s hydro-hegemonic influence on nutrient levels within the Red River may aid in dictating potentially disastrous ecological conditions to Lake Winnipeg and place its long-term health in question.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».