Effectiveness of dispute resolution mechanisms in natural resource management in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
For a variety of reasons, the number and complexity of natural resource management \nconflicts in Ontario is increasing rapidly. To evaluate the premise that existing natural \nresource management planning processes are ineffective in preventing and/or resolving \nnatural resource use and management disputes, fifteen cases of natural resource conflict \nprevention/resolution processes in Ontario were studied. The public \nconsultation/participation guidelines outlined in the Ministry of Natural Resources? Timber \nManagement Planning Manual for Crown Lands in Ontario (OMNR 1986a) were used as one \nof the cases and as a benchmark for the comparison of other cases. Based on the analyses, \ncharacteristics, pros, cons and effectiveness of each prevention/resolution process studied \nwere described. Conclusions support the premise and suggest that effective conflict \nprevention/resolution processes must have the ability to be modified to accommodate unique \nconflict characteristics such as type and source of conflict. Processes which allow for \nvarying levels of public participation and consultation tend to be most adaptable to necessary \nmodifications.
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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 | 0,019 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».