Evaluating collaborative approaches to governance for water allocation in Canada: Lessons from Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Collaborative approaches to environmental governance are becoming commonplace around the western world. In Canada, all jurisdictions are using various forms of collaboration to address water issues. With few exceptions, the collaborative processes address problems that exist in whole or in part in rural areas. Thus, the agriculture sector is a critical participant. This certainly is the case in Ontario, especially in the case of collaborative processes designed to address low water conditions and droughts. The purpose of this research was to evaluate the effectiveness and appropriateness of collaborative approaches to dealing with water scarcity and conflicting demands for water. The Province of Ontario provided the institutional setting for the study. We were particularly concerned with the extent to which collaboration provides an effective and appropriate basis for water sharing in cases where agriculture is a prominent user. This led us to a focus on the Ontario Low Water Response (LWR) program. Ontario's Low Water Response program is the primary vehicle through which water shortages and droughts are addressed in the province. The program's overall functioning and effectiveness have been studied previously, but little or no attention has been given to understanding the extent to which this collaborative has produced outcomes that have been protected by the provincial government. This is a particularly important concern because the Province of Ontario, through the Ontario Ministry of the Environment (and Climate Change) has ultimate authority for dealing with water shortages through its Permit to Take Water Program. Experiences from around the world demonstrate that a failure to respect the outcomes of collaborative processes undermines their effectiveness and leads to considerable dissatisfaction. At the same time, from the perspective of democratic legitimacy, the province remains accountable. All jurisdictions are struggling to resolve the tension between these two objectives.
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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 | 0,027 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».