Great Lakes Governance Reform for Place-based Regeneration of the Natural and Built Environment
Notice bibliographique
Résumé
Canadian municipalities are confronted by challenges related to continued growth, climate change and aging infrastructure, and the increasingly limited ability of receiving waterways to absorb the impact of stormwater runoff and pollution. There is increased recognition that integrated water, wastewater and stormwater management is required to ensure cost-effective water services as well as sustainable water resources to support public health, economy and environment now and in the future. In particular, this is a defining moment for the Great Lakes St. Lawrence region, with the opportunity to update the approaches taken for ecosystem improvement and protection in the region. The outcome of a 2007 review of the binational Great Lakes Water Quality Agreement resulted in a broad call for revisions to the Agreement, so that it can once again serve as a visionary document driving binational cooperation to address both long-standing and emerging Great Lakes environmental issues in the 21st century. The focus of the new agreement emphasizes the creation of a nearshore framework. While this term is still undefined, it reflects a policy need for a framework for scientific cooperation in the nearshore zone. In parallel, there is a need for a governance framework that enables place-based decision making for appropriate interventions, in order to promote resilience at the land-water interface. Governance frameworks for integrated water management are limited in Canada, and this research seeks to identify the most promising models.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».