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Enregistrement W2081232524 · doi:10.5194/piahs-366-23-2015

Water Security – science and management challenges

2015· article· en· W2081232524 sur OpenAlexaff
H. S. Wheater

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Association of Hydrological Sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Watershed Management Studies
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisciplineInterdependenceHuman systems engineeringEnvironmental resource managementWater securityEnvironmental planningEcosystem managementEarth system scienceWater resourcesScale (ratio)Natural (archaeology)Land managementLand useEnvironmental scienceSociologyGeographyEngineeringEcologySocial scienceCivil engineeringEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper briefly reviews the contemporary issues of Water Security, noting that current and prospective pressures represent major challenges for society. It is argued that, given the complex interdependencies and multi-faceted nature of these challenges, new trans-disciplinary science is needed to support the development of science-based policy and management. The effects of human society on land and water are now large and extensive. Hence we conclude that: (a) the management of water involves the management of a complex human-natural system, and (b) potential impacts of the human footprint on land and water systems can influence not only water quantity and quality, but also local and regional climate. We note, however, that research to quantify impacts of human activities is, in many respects, in its infancy. The development of the science base requires a trans-disciplinary place-based focus that must include the natural sciences, social sciences and engineering, and address management challenges at scales that range from local to large river basin scale, and may include trans-boundary issues. Large basin scale studies can provide the focus to address these science and management challenges, including the feedbacks associated with man’s impact from land and water management on regional climate systems.

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)0,003
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 enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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