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Enregistrement W2107983216 · doi:10.1146/annurev-environ-013012-093817

Water Security and Society: Risks, Metrics, and Pathways

2014· article· en· W2107983216 sur OpenAlexaff
Dustin Garrick, Jim W. Hall

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Environment and Resources · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater securityVulnerability (computing)Environmental resource managementWater resourcesBusinessEnvironmental securityRisk managementEnvironmental planningEnvironmental sciencePolitical scienceComputer securityComputer scienceFinanceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water security is a major challenge for science and society. We review the rapidly growing literature on water security from the perspective of risk science and management. Competing definitions and indicators of water security reflect unsettled conceptual and methodological issues. However, risk concepts have become prevalent in defining water security; measuring it quantitatively; tracking indicators of hazards, exposure, and vulnerability; and informing management options to reduce water-related risks. We examine water security indicators and indices to identify thresholds for water-related risks across multiple dimensions of water security and examine how these vary across different scales and socioeconomic contexts. Water security indicators reveal a disparity in hazards and vulnerability across geographic and political-economic conditions. Recognition of water security as a major societal challenge has been closely followed by a strong commitment to academic, government, development, and policy responses. Pathways to water security capture the sequence of investments in institutions and infrastructure to reduce water-related risks and manage trade-offs. Two well-studied water management case studies illustrate the pathways to water security and the need for more systematic comparative assessment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,012
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0130,024
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations150
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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