Managing hydroclimatic risks in federal rivers: a diagnostic assessment
Notice bibliographique
Résumé
Hydroclimatic risks and adaptive capacity are not distributed evenly in large river basins of federal countries, where authority is divided across national and territorial governments. Transboundary river basins are a major test of federal systems of governance because key management roles exist at all levels. This paper examines the evolution and design of interstate water allocation institutions in semi-arid federal rivers prone to drought extremes, climatic variability and intensified competition for scarce water. We conceptualize, categorize and compare federal rivers as social-ecological systems to analyse the relationship between governance arrangements and hydroclimatic risks. A diagnostic approach is used to map over 300 federal rivers and classify the hydroclimatic risks of three semi-arid federal rivers with a long history of interstate allocation tensions: the Colorado River (USA/Mexico), Ebro River (Spain) and Murray-Darling River (Australia). Case studies review the evolution and design of water allocation institutions. Three institutional design trends have emerged: adoption of proportional interstate allocation rules; emergence of multi-layered river basin governance arrangements for planning, conflict resolution and joint monitoring; and new flexibility to adjust historic allocation patterns. Proportional allocation rules apportion water between states based on a share of available water, not a fixed volume or priority. Interstate allocation reform efforts in the Colorado and Murray-Darling rivers indicate that proportional allocation rules are prevalent for upstream states, while downstream states seek reliable deliveries of fixed volumes to increase water security. River basin governance arrangements establish new venues for multilayered planning, monitoring and conflict resolution to balance self governance by users and states with basin-wide coordination. Flexibility to adjust historic allocation agreements, without risk of defection or costly court action, also provides adaptive capacity to manage climatic variability and shifting values. Future research should develop evidence about pathways to adaptive capacity in different classes of federal rivers, while acknowledging limits to transferability and the need for context-sensitive design.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».