Environmental Governance in the Great Lakes: Evaluating Institutional Performance and Collaborative Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
"The Great Lakes are an invaluable natural resource, containing more than one fifth of the world’s surface fresh water by volume and providing drinking water, commerce, and recreation opportunities to millions. They also offer the ultimate laboratory for analyzing collaborative governance of water resources. A combination of land use changes, industrialization, and climate change have led to the emergence of a myriad of environmental issues facing Great Lakes communities. Harmful algal blooms, plastic marine debris, and aquatic invasive species are but a few examples of emerging dilemmas. This study employs the Institutional Analysis and Development (IAD) framework to examine the external factors, internal structures, and policy decisions of the Great Lakes Water Quality Agreement (GLWQA) and the impacts these variables have on environmental outcomes. The IAD framework is applied specifically to Annex I the GLWQA and used to examine three variables that impact program outcomes: the biophysical environment, culture, and institutional rules. Data was acquired via participant observation and government documents produced by the International Joint Commission, U.S. Environmental Protection Agency (EPA), Environment and Climate Change Canada, state and local government agencies, nonprofit organization, and scholarly articles published on the subject. Results indicate that the biophysical characteristics of the resource, communities of people that rely on the Great Lakes, and institutional rules established by the GLWQA all contribute to the policy’s implementation and resulting outcomes."
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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 | 0,016 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».