Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The world is rapidly urbanizing. One of the challenges associated with this growth will be to supply water to rapidly growing, developing-world cities. While there is a long history of interdisciplinary research in water resources management, relatively few water studies attempts to explain why water systems evolve the way they do; why some regions develop sustainable, secure well-functioning water systems while others do not and which feedbacks force the transition from one trajectory to the other. This paper attempts to tackle this question by examining the historical evolution of one city in Southern India. A key contribution of this paper is the co-evolutionary modelling approach adopted. The paper presents a "socio-hydrologic" model that simulates the feedbacks between the human, engineered and hydrologic system for Chennai, India over a forty year period and evaluates the implications for water security. This study offers some interesting insights on urban water security in developing country water systems. First, the Chennai case study argues that urban water security goes beyond piped water supply. When piped supply fails users first depend on their own wells. When the aquifer is depleted, a tanker market develops. When consumers are forced to purchase expensive tanker water, they are water insecure. Second, different initial conditions result in different water security trajectories. However, initial advantages in infrastructure are eroded if the utility's management is weak and it is unable to expand or maintain the piped system to keep up with growth. Both infrastructure and management decisions are necessary to achieving water security. Third, the effects of mismanagement do not manifest right away. Instead, in the manner of a "frog in a pot of boiling water", the system gradually deteriorates. The impacts of bad policy may not manifest till much later when the population has grown and a major multi-year drought hits.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».