Evolution of China's water footprint and virtual water trade: A global trade assessment
Notice bibliographique
Résumé
Water embodied in traded commodities is important for water sustainability management. This study provides insight into China's water footprint and virtual water trade using three specific water named Green, Blue and Grey. A multi-region input-output analysis at national and sectoral analysis levels from the years 1995 to 2009 is conducted. The evolution and position of China's virtual water trade across a global supply chain are explored through cluster analysis. The results show that China represented 11.2% of the global water footprint in 1995 and 13.6% in 2009. The green virtual water is the largest of China's exports and imports. In general, China is a net exporter of virtual water during this time period. China mainly imports virtual water from the USA, India and Brazil, and mainly exports virtual water to the USA, Japan and Germany. The agriculture sector and the food sector represent the sectors with both the largest import and export virtual water quantities. China's global virtual water trade network has been relatively stable from 1995 to 2009. China has especially close relationships with the USA, Indonesia, India, Canada, Mexico, Brazil and Australia. Trade relations, resource endowment and supply-demand relationships may play key roles in China's global virtual water footprint network rather than geographical location. Finally, policy implications are proposed for China's long term sustainable water management and for global supply chain management in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».