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Enregistrement W2332231846 · doi:10.1061/41036(342)383

Characteristics of Integrated Water Resource Management in the Zambezi River and Great Lakes Basins: A Comparison of Two Approaches

2009· article· en· W2332231846 sur OpenAlexaboutno aff
Jonathan W. Bulkley, Imasiku Nyambe, Christine Kirchhoff

Notice bibliographique

RevueWorld Environmental and Water Resources Congress 2009 · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrainage basinStructural basinResource (disambiguation)Water resourcesWater qualityIntegrated water resources managementWater resource managementGeographyResource management (computing)Environmental scienceHydrology (agriculture)Environmental resource managementEcologyGeologyComputer scienceCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Integrated Water Resources Management (IWRM) is evolving as a contemporary means to address complex and critical issues associated with making the most effective and efficient use of water resources. Water resource challenges in the Zambezi River Basin include both quality and quantity issues including potential diversions from the basin to localities outside the basin and lack of an agreed upon institutional framework for the management of the Zambezi River system. In 1972, the United States and Canada signed the first Great Lakes Water Quality Agreement. This agreement committed the two countries who share the trans-boundary waters of the Great Lakes to restore and enhance water quality in the Great Lakes System. Amendments in 1987 resulted in establishing the goal to virtually eliminate persistent toxic substances into the Great Lakes resulting from human activities. In 2008, the Great Lakes Compact was approved by all of the eight Great Lakes States plus the Provinces of Ontario and Quebec. This compact was subsequently approved by the Congress of the United States and signed by President Bush on October 3, 2008. Both the Zambezi River Basin and the Great Lakes Basin offer valuable insights into the application of IWRM to critical water resource planning and management challenges in their respective geographical locations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,174 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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