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Enregistrement W2135110638 · doi:10.11648/j.aff.20140305.12

Virtual Water and Food Security in Tunisian Semi-Arid Region

2014· article· en· W2135110638 sur OpenAlexfundno aff
Lamia Lajili-Ghezal

Notice bibliographique

RevueAgriculture Forestry and Fisheries · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWater management and technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésVirtual waterFood securityWater securityWater resourcesAgricultureEnvironmental scienceFarm waterWater scarcityWater conservationWater qualityWater resource managementWater useSurface waterGroundwaterContext (archaeology)IrrigationSurface runoffBusinessEnvironmental engineeringAgronomyGeographyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To confront water scarcity and support food security, the concept of virtual water is used. As defined by Allan (1997) virtual water is “the water embedded in key water-intensive commodities such as wheat” or “the water required for the production of commodities”. The importance of this concept is related to its potential contribution for saving water, especially in water short regions like Tunisia. This research study tries to evaluate the strategic importance of polluted or gray water, which is a component of virtual water. Reduction of virtual water for strategic agricultural products can be obtained by the gray water reduction. The latter is defined as “water required diluting polluted water to reach the normalized quality, different with countries”. Water pollution is especially related to use of chemical products (fertilizers, pesticides, etc.) for some crops like vegetables. Besides having a lower opportunity cost, the use of green water for crop production has generally less negative environmental externalities than the use of blue water (irrigation with water abstracted from ground or surface water systems). Tunisia exports some crops and gray water volumes in exports have rarely been estimated. Thus, estimation of gray water 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. In this context, Tunisian semi-arid region is chosen because the presence of a long period of dry and shiny, occurring after a cold and rainy one, useful for vegetables crops and family food security. The aim of this study is to present: Methodologies which can be used to reduce virtual water for some strategic vegetables crops in Tunisian semi-arid region, based on irrigation techniques improvements and the control of runoff and leaching water; Resources management practices that can be used to improve family income, especially women and children and target food security.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,157
Écart entre enseignants0,149 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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