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Enregistrement W1999518580 · doi:10.1111/j.1749-8198.2009.00294.x

Palestinian Water II: Climate Change and Land Use

2010· article· en· W1999518580 sur OpenAlexaff
Marwan A. Hassan, Khaled Shahin, Brian Klinkenberg, Graham McIntyre, Mousa Diabat, Abed Al‐Rahman Tamimi, Ronit Nativ

Notice bibliographique

RevueGeography Compass · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationClimate changeWater resourcesEnvironmental sciencePrecipitationPopulationNatural resource economicsWater resource managementPopulation growthWater qualityEnvironmental planningGeographyEconomicsEcologyMeteorologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Future predictions regarding the effects of climate change on water resources are complex and therefore inherently uncertain. However, the conclusions presented in most studies on the subject indicate that current water‐poor regions such as the Middle East will experience even greater water stress with climate change. In this article we find that Palestinian and Israeli water managers must plan for future water crises that will likely result from the combined effects of climate change and increasing urbanization that results from an exponential population growth. Climate change will likely increase water stress in the region through the processes of increasing temperature, decreasing and erratic precipitation and reduced overall aquifer replenishment. Urbanization will further strain freshwater supplies by negatively impacting the quality and quantity of available freshwater in an increasingly populated urban environment. In spite of any inherent uncertainty, water managers in the region need to consider the long‐term effects of both urbanization and climate change in any future water management scheme.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,165 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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