Water as Blue Economy for Sustainable Growth in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
: Water as Blue economy is a viable and prudent use of oceans and other water resources for the economic development of a country. Pakistan’s blue economic growth is heavily dependent on; aquatic life, agriculture, biotechnology, energy, health and recreational sector. The paper focuses the relationship of blue economy, i.e. water resources of Pakistan with respect to the several sectors and to investigate water as an economic commodity and highlighting the limiting factors which directly or indirectly affecting the blue economic development of the country thus suggesting the possible solution to overcome the barriers. The secondary data from 1992-2015 has been taken for the analysis of generation of blue capital in Pakistan. The contributing factors impeding the blue economy are; over-exploitation of oceanic resources, deterioration of water quality, lack of awareness and research activities for utilization of marine resources efficiently, bungling of water consumption practice in agriculture, dearth of consistent water ruling system, dilapidation of coastal ecosystem due to human activities, absence of infrastructure and technological advancement for energy production from stored or waste water, and lack of asset for the exploration of useful drugs and by-products from water sediment and in offshore energy production sector. The effective management and governance of available resources, especially for; Irrigation practices, political stability, effective policy framework, tangible investments in water-energy and technological sectors, accessibility of blue resources to the poor and under privilege community and efficient presiding system for the diminution of the synchronization gap between all controlling, monitoring and evaluation are required for viable blue economic development in Pakistan.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».