A dynamic water accounting framework based on marginal resource opportunity cost
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Many river basins throughout the world are increasingly under pressure as water demands keep rising due to population growth, industrialization, urbanization and rising living standards. In the past, the typical answer to meet those demands focused on the supply side and involved the construction of hydraulic infrastructures to capture more water from surface water bodies and from aquifers. As river basins have become more and more developed, downstream water users and ecosystems have become increasingly dependent on the management actions taken by upstream users. The increased interconnectedness between water users, aquatic ecosystems and the built environment is further compounded by climate change and its impact on the water cycle. Those pressures mean that it has become increasingly important to measure and account for changes in water fluxes and their corresponding economic value as they progress throughout the river system. Such basin water accounting should provide policy makers with important information regarding the relative contribution of each water user, infrastructure and management decision to the overall economic value of the river basin. This paper presents a dynamic water accounting approach whereby the entire river basin is considered as a value chain with multiple services including production and storage. Water users and reservoir operators are considered as economic agents who can exchange water with their hydraulic neighbors at a price corresponding to the marginal value of water. Effective water accounting is made possible by keeping track of all water fluxes and their corresponding hypothetical transactions using the results of a hydro-economic model. The proposed approach is illustrated with the Eastern Nile River basin in Africa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».