Comparative Approaches to Governance and Management of Water Resources in North America
Bibliographic record
Abstract
Dans l’ère post-Nafta, le Canada, le Mexique et les États-Unis font face à un problème de gestion de l’eau. Ces défis, incluant la demande croissante de l’eau et les problèmes de gestion des écosystèmes, tentent : de balancer les demandes des États riverains en amont et en aval, de faire face à l’extraction des eaux souterraines et de la potentielle découverte d’aquifères partagés (surtout dans les endroits où il n’y a qu’une seule source aquifère) et finalement de faire face aux problèmes persistants de la qualité de l’eau. Nous couvrirons dans cet article une vue d’ensemble des problèmes mentionnés ci-haut, le contexte nord-américain et une révision de l’expérience des différentes régions nord-américaines principalement en examinant les frontières Américano-canadiennes et Américano-mexicaine en recherchant des visions qui peuvent être utile à l’autre. Il s'agit d'une version mise à jour d'un document que nous avons présenté à l'Université Laval en 2005, en s'appuyant sur une expérience plus récente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".