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Enregistrement W2112931751 · doi:10.5194/hess-19-785-2015

Reimagining the past – use of counterfactual trajectories in socio-hydrological modelling: the case of Chennai, India

2015· article· en· W2112931751 sur OpenAlexfundno aff
Veena Srinivasan

Notice bibliographique

RevueHydrology and earth system sciences · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStanford Woods Institute for the EnvironmentInternational Development Research Centre
Mots-clésCounterfactual thinkingFutures contractScenario planningTrajectoryTime horizonCorporate governanceResource (disambiguation)EndowmentEconomicsNatural resource economicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The developing world is rapidly urbanizing. One of the challenges associated with this growth will be to supply water to growing cities of the developing world. Traditional planning tools fare poorly over 30–50 year time horizons because these systems are changing so rapidly. Models that hold land use, economic patterns, governance systems or technology static over a long planning horizon could result in inaccurate predictions leading to sub-optimal or paradoxical outcomes. Most models fail to account for adaptive responses by humans that in turn influence water resource availability, resulting in coevolution of the human–water system. Is a particular trajectory inevitable given a city's natural resource endowment, is the trajectory purely driven by policy or are there tipping points in the evolution of a city's growth that shift it from one trajectory onto another? Socio-hydrology has been defined as a new science of water and people that will explicitly account for such bi-directional feedbacks. However, a particular challenge in incorporating such feedbacks is imagining technological, social and political futures that could fundamentally alter future water demand, allocation and use. This paper offers an alternative approach – the use of counterfactual trajectories – that allows policy insights to be gleaned without having to predict social futures. The approach allows us to "reimagine the past"; to observe how outcomes would differ if different decisions had been made. The paper presents a "socio-hydrological" model that simulates the feedbacks between the human, engineered and hydrological systems in Chennai, India over a 40-year period. The model offers several interesting insights. First, the study demonstrates that urban household water security goes beyond piped water supply. When piped supply fails, users turn to their own wells. If the wells dry up, consumers purchase expensive tanker water or curtail water use and thus become water insecure. Second, unsurprisingly, different initial conditions result in different trajectories. But initial advantages in piped infrastructure are eroded if the utility is unable to expand the piped system to keep up with growth. Both infrastructure and sound management decisions are necessary to ensure household water security although the impacts of mismanagement may not manifest until much later when the population has grown and a multi-year drought strikes. Third, natural resource endowments can limit the benefits of good policy and infrastructure. Cities can boost recharge through artificial recharge schemes. However, cities underlain by productive aquifers can better rely on groundwater as a buffer against drought, compared to cities with unproductive aquifers.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations82
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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