Water security, risk, and economic growth: Insights from a dynamical systems model
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Investments in the physical infrastructure, human capital, and institutions needed for water resources management have been noteworthy in the development of most civilizations. These investments affect the economy in two distinct ways: (i) by improving the factor productivity of water in multiple economic sectors, especially those that are water intensive such as agriculture and energy and (ii) by reducing acute and chronic harmful effects of water‐related hazards like floods, droughts, and water‐related diseases. The need for capital investment to mitigate risks and promote economic growth is widely acknowledged, but prior conceptual work on the relationship between water‐related investments and economic growth has focused on the productive and harmful roles of water in the economy independently. Here the two influences are combined using a simple, dynamical systems model of water‐related investment, risk, and growth. In cases where initial water security is low, initial investment in water‐related assets enables growth. Without such investment, losses due to water‐related hazards exert a drag on economic growth and may create a poverty trap. The presence and location of the poverty trap is context‐specific and depends on the exposure of productive water‐related assets to water‐related risk. Exogenous changes in water‐related risk can potentially push an economy away from a growth path toward a poverty trap. Our investigation shows that an inverted‐U‐shaped investment relation between the level of investment in water security and the current level of water security leads to faster rates of growth than the alternatives that we consider here, and that this relation is responsible for the “S”‐curve that is posited in the literature. These results illustrate the importance of accounting for environmental and health risks in economic models and offer insights for the design of robust policies for investment in water‐related productive assets to manage risk, in the face of environmental change.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| 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 découle