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Enregistrement W2578567552 · doi:10.5751/es-08870-220101

What does resilience mean for urban water services?

2017· article· en· W2578567552 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetSvenska Forskningsrådet FormasStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésResilience (materials science)Ecosystem servicesEnvironmental resource managementGreen infrastructureGeographyEnvironmental scienceEnvironmental planningEcologyEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disasters and climate change impacts, as well as increased water demand, pose serious risks to the provision of sustainable urban water services, e.g., drinking water, sanitation, and safe drainage, especially in cities. These challenges call for a transition toward improved water management, including considerations of "resilience." However, because the resilience concept has multidisciplinary origins it is open to multiple interpretations, which poses a challenge to understanding and operationalizing the concept. We explore how resilience thinking can be translated into urban water practice to develop the conceptual understanding of transitions toward sustainability. The study is based on a literature review, interviews with water experts, as well as four case studies in South Africa, India, Sweden, and the Philippines. We identify seven key principles or attributes of urban water resilience and the related transition process. We find that resilience building needs to discern between and manage three levels (i.e., socioeconomic, external hazard considerations, and larger social-ecological systems) to be sustainable. In addition, we find that human agency is a strong driver of transition processes, with a certain level of risk awareness and risk perception providing one threshold and a certain capacity for action to implement measures and reorganize in response to risks being another. The difficulty of achieving "knowledge to action" derives from the multiple challenges of crossing these two types of identified thresholds. To address long-term trends or stressors, we find an important role for social learning to ensure that the carrying capacity of urban water services is not exceeded or unwanted consequences are created (e.g., long-term trends like salinization and water depletion). We conclude that the resilience term and related concepts add value to understanding and addressing the dynamic dimension of urban water transitions if the key principles identified in this study are considered.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,261

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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