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Enregistrement W7084205752

Insights Into Saskatchewan's Water Market Capacity: A Water Market Readiness Assessment for Irrigation Allocations in the South Saskatchewan River Basin

2025· article· en· W7084205752 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrrigationLegislationWater scarcityDrainage basinWater resourcesResource (disambiguation)Water useIrrigation managementResource allocation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis examines Saskatchewan’s capacity to support market-based water allocation by applying the Water Market Readiness Assessment (WMRA) to water allocation for irrigation within the South Saskatchewan River Basin. By leveraging a regionally embedded case study approach, the research explores whether the legal, administrative, and technical foundations exist to facilitate voluntary water trading. The research highlights Saskatchewan’s centralized governance, satisfactory hydrological monitoring, and growing policy interest in adaptive water management as advantages for pursuing change. However, existing constraints present significant challenges, including legislation that restricts the separation of water licenses from their original allocation, limited infrastructure for water trade, and low appetite for market-based water management reforms. Saskatchewan provides a unique case study for the WMRA as it is also in relatively early stages of irrigation development and experiences less water scarcity than in other regions where markets have been implemented. This assessment identifies policy entry points for gradual institutional change such as the use of irrigation districts as pilot sites rather than immediate implementation. Recommendations for improving the WMRA are also presented, focusing on more effectively integrating complementary resource considerations and legacy issues in its assessment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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