Achieving Targeted Environmental Flows: Alternative Allocation and Trading Models under Scarce Supply—Lessons from the Australian Reform Process
Notice bibliographique
Résumé
The problem of water overallocation in many regions of the world involves how to include environmental flow provisions for long-term sustainability of river systems, especially under scarce supply conditions. Market mechanisms have provided pathways for returning water to rivers for environmental use. We argue that it is important to consider how both market mechanisms and initial water allocation models contribute to achieving satisfactory environmental flow outcomes. The Murray-Darling Basin (MDB) in Australia has had policy processes applied to it for almost twenty years to address these issues, and provides an excellent basis for case-study analysis. Two MDB case studies are used to consider differences in the interpretation and implementation of environmental flow requirements, and the potential for institutional inertia of the systems within which water markets operate. We identify two simplified models from these case studies—one prioritising environmental rights above consumptive extraction and the other prioritising consumptive and environmental rights equally. However, neither of these case-study models provides the full environmental flow spectrum of base in-stream flows to over-bank flush events. Our findings suggest that combining allocation and market-based rights (a third model) offers an effective means to deliver full-spectrum environmental flows. If governments provide prioritised environmental rights for base in-stream ecosystem benefits, together with targeted temporary and permanent water market acquisitions to meet environmental needs associated with over-bank floods and flushes, there will be lower potential for shortfalls relative to targeted environmental flow outcomes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».