Governance Institutions and Community Vulnerabilities to Climate-Induced Water Stress – Case studies in Canada and Chile-Draft
Notice bibliographique
Résumé
The paper discusses the results of a comparative study of institutional adaptation to climate change and water scarcity in the South Saskatchewan River Basin (SSRB) of western Canada and the Elqui River Basin (ERB) in northern Chile. The study was done in the context of the Institutional Adaptation to Climate Change Project, an interdisciplinary project funded by the Social Science and Humanities Research Council of Canada. The SSRB and the ERB represent two large, regional, dryland water basins with significant irrigated agricultural production but with significantly different governance structures and water management approaches. The Canadian governance situation is characterized as decentralized multi-level governance with assigned water licenses; the Chilean as centralized with privatized water rights. An important determinant in the ability of rural communities and rural households to adapt to current climate variability and future climate change impacts on water resources in environments like the SSRB and the ERB is the institutional setting surrounding water governance and the degree to which this setting facilitates or hinders the community’s adaptive capacity to address climate and other stressors. Based on the definition of vulnerability adopted by the International Panel on Climate Change, the study focuses on governance institutions, and specifically water governance institutions, as one of the main determinants of adaptive capacity of the different rural sectors. In both countries community vulnerability assessments and water governance assessments to present and past climate variability were carried out based on a comprehensive and interdisciplinary approach. The results of these assessments were analyzed in terms of future climate change scenarios and their potential impacts upon the rural sectors of both basins. In these terms, the project provides significant insights about the weakness and strengths of present adaptive capacity in the context of the expected changes in climate variability. As well, the results of the assessments allow comparing and contrasting the differences in terms of capacity of distinct governance structures to foster adaptive capacity in the rural sector. 1
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».