Managing the Cascading Risks of Droughts: Institutional Adaptation in Transboundary River Basins
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Transboundary river basins experience complex coordination challenges during droughts. The multiscale nature of drought creates potential for spillovers when upstream adaptation decisions have cascading impacts on downstream regions. This paper advances the institutional analysis and development (IAD) framework to examine drought adaptation decision‐making in a multijurisdictional context. We integrate concepts of risk management into the IAD framework to characterize drought across its natural and human dimensions. A global analysis identifies regions where severe droughts combine with institutional fragmentation to require coordinated adaptation. We apply the risk‐based IAD framework to examine drought adaptation in the Rio Bravo/Grande—an archetypical transboundary river shared by the United States and Mexico and by multiple states within each country. The analysis draws on primary data and a questionnaire with 50 water managers in four distinct, yet interlinked, “institutional catchments,” which vary in terms of their drought characteristics, socioeconomic attributes, and governance arrangements. The results highlight the heterogeneity of droughts and uneven distribution of their impacts due to the interplay of drought hazards and institutional fragmentation. Transboundary water sharing agreements influence the types and sequence of interactions between upstream and downstream jurisdictions, which we describe as spillovers that involve both conflict and cooperation. Interdependent jurisdictions often draw on informal decision‐making venues (e.g., data sharing, operational decisions) due to the higher transaction costs and uncertainty associated with courts and planning processes, yet existing coordination and conflict resolution venues have proven insufficient for severe, sustained droughts. Observatories will be needed to measure and manage the cascading risks of drought.
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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 ».