Climate change impacts on river basin and freshwater ecosystems: some observations on challenges and emerging solutions
Notice bibliographique
Résumé
Despite uncertainty pertaining to methods, assumptions and input data of climate change models, most models point towards a trend of an increasing frequency of flooding and drought events. How these changes reflect water management decisions and what can be done to minimize climate change impacts remains unclear. This paper summarizes and extends the workshop outcomes on ‘Climate Change Impacts on Watershed Management: Challenges and Emerging Solutions’ held at the IWA World Water Congress and Exhibition, Montréal, 2010, hosted by the IWA Watershed and River Basin Management Specialist Group. The paper discusses climate change impacts on water management of freshwater ecosystems and river basins, and illustrates these with three case studies. It is demonstrated through the case studies that engagement of relevant stakeholders is needed early in the process of building environmental flows and climate change decision-making tools, to result in greater buy-in to decisions made, create new partnerships, and help build stronger water management institutions. New alliances are then created between water managers, policy makers, community members, and scientists. This has been highlighted by the demonstration of the Pangani integrated environmental flow assessment, through the Okavango River Basin case study, and in the more participatory governance approach proposed for the Delaware River Basin.
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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 | 0,001 |
| 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 ».