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Enregistrement W2131059183 · doi:10.1002/wrcr.20249

Toward a formal definition of water scarcity in natural‐human systems

2013· article· en· W2131059183 sur OpenAlexaff
William K. Jaeger, Andrew J. Plantinga, Heejun Chang, Kathie Dello, Gordon E. Grant, David Hulse, Jeffrey J. McDonnell, S. T. Lancaster, Hamid Moradkhani, Anita T. Morzillo, Philip W. Mote, A. W. Nolin, Mary V. Santelmann, Junjie Wu

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésScarcityWater scarcityNatural resource economicsNatural resourceAnthropocentrismWater resourcesMultitudeEconomicsEnvironmental resource managementEcologyMicroeconomicsPolitical scienceBiologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water scarcity may appear to be a simple concept, but it can be difficult to apply to complex natural‐human systems. While aggregate scarcity indices are straightforward to compute, they do not adequately represent the spatial and temporal variations in water scarcity that arise from complex systems interactions. The uncertain effects of future climate change on water scarcity add to the need for clarity on the concept of water scarcity. Starting with a simple but robust definition—the marginal value of a unit of water we—highlight key aspects of water scarcity and illustrate its many biophysical and socioeconomic determinants. We make four central observations. First, water scarcity varies greatly across location, time, and a multitude of uses that are valued either directly or indirectly by society. Second, water scarcity is fundamentally a normative, anthropocentric concept and, thus, can and should be distinguished from the related, purely descriptive notion of water deficit. While such an anthropocentric perspective may seem limiting, it has the potential to encompass the vast range of interests that society has in water. Third, our ability to understand and anticipate changes in water scarcity requires distinguishing between the factors that affect the value or benefits of water from those affecting the costs of transforming water in space, time and form. Finally, this robust and rigorous definition of water scarcity will facilitate better communication and understanding for both policymakers and scientists.

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)0,008
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,015
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,206 · 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
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

Citations94
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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