Strategic importance of green water in international crop trade
Notice bibliographique
Résumé
Virtual water is the volume of water used to produce a commodity or service. Hitherto, most virtual water ‘trade’ studies have focused on its potential contribution to saving water, especially in water short regions. Very little, however, has been said about the opportunity cost of the associated water. The present research critically evaluates the strategic importance of green water (soil water originating from rainfall) in relation to international commodity trade. Besides having a lower opportunity cost, the use of green water for the production of crops has generally less negative environmental externalities than the use of blue water (irrigation with water abstracted from ground or surface water systems). Although it is widely known that major grain exporters – the USA, Canada, France, Australia and Argentina – produce grain in highly productive rain-fed conditions, green water volumes in exports have rarely been estimated. The present study corroborates that green water is by far the largest share of virtual water in maize, soybean and wheat exports from its main exporting countries (USA, Canada, Australia and Argentina) during the period 2000–2004. Insofar virtual water is ‘traded’ towards water-scarce nations that heavily depend on their blue water resources, green virtual-water ‘trade’ related to these commodities plays a role in ensuring water and water-dependent food security and avoiding further potential damage to the water environments in both importing and exporting countries. This potential of international green virtual-water ‘trade’, however, is constrained by factors such as technology, the potential for further increases in the productivity of soil and irrigation water, the level of socio-economic development, national food policies and international trade agreements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».