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Enregistrement W1998166107 · doi:10.1007/s10113-014-0711-z

Adaptation policy and practice in densely populated glacier-fed river basins of South Asia: a systematic review

2015· review· en· W1998166107 sur OpenAlexfundno aff
Ridhima Sud, Arabinda Mishra, Navarun Varma, Suruchi Bhadwal

Notice bibliographique

RevueRegional Environmental Change · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentInternational Development Research Centre
Mots-clésRiparian zoneGeographyCorporate governanceOperationalizationClimate changeGlacierEnvironmental resource managementPoliticsEnvironmental planningDrainage basinIndusPolitical scienceStructural basinEcologyPhysical geographyHabitatBusinessEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rivers are the cultural, social and economic backbone of South Asia, and therefore, the focus of public, political and scientific debate. Himalayan glaciers are the source of numerous large Asian river systems, which support rich ecosystems and irrigate millions of hectares of fields, thereby supporting about a billion people who live in their catchments. Impacts of climate change in river systems are likely to have considerable social, economic, ecological and political implications. This paper reviews literature for three major glacier-fed river systems of South Asia—Brahmaputra, Ganga and Indus—to understand governance mechanisms for climate adaptation in the region. A systematic review methodology is applied to examine adaptation responses in the riparian countries of these Himalayan river basins in three different levels—policy objectives, institutions and practice. Using the “fit for purpose” governance framework, we try to examine how far or near is the region for operationalizing principles of adaptive governance.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0090,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,153 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations53
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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