Water and politics in Africa: The need for regional cooperation
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the need for regional cooperation in water resources management in Africa. The earth is a water planet made up of 70% water, but the crucial fact is that freshwater constitutes only 3%, 99% of which is locked in polar icecaps, glaciers and far too deep underground, leaving humanity with only 0.3% with which to quench its ever increasing thirsts. At the country level, extreme variability exists in the availability of total renewable water resources. It ranges from 10 m3 in Kuwait to 100,000 m3 in Canada. Also, there is high variability in time within the year for water availability. The 2 major extremes, namely: water poor and water rich countries include Brazil, Russia, etc., which are generally water rich, while Israel, Jordan, etc., are usually the water poor. in the water poor nations, water scarcity has reached ‘stress’ level; although the absolute level of water is said to remain the same, the globe is indisputably facing a growing level of water scarcity. Africa has about 60 international rivers, with a comparatively few international agreements on the use of water courses. Some of these are: Congo basin – 5 agreements; Incomati – 6; Limpopo – 2; Niger – 10; Nile – 19; comparatively, Europe has only 71 international river basins but with about 200 agreements. The world environment has been greatly plundered and many negative consequences are now emerging. This has created more water resource problems across the world with Africa as one of the worst hit. Water is gaining strategic importance across the world. Many conflicts are emerging due to water resources. Many water conflicts hotspots now dot the world, with several of such in Africa. It is saddening that Africa with many international rivers, has no serious water use agreements. The only way out of the present crises is for African countries to emerge with strong efforts at cooperation for sustainable water resource management. Key words: Regional co-operation, resources management, fresh water.
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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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 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 ».