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Enregistrement W2901817928

Are shared benefits of international waters an equitable apportionment

2007· article· en· W2901817928 sur OpenAlexaboutno aff
A. Dan Tarlock, Patricia Wouters

Notice bibliographique

RevueDiscovery Research Portal (University of Dundee) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueInternational Maritime Law Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApportionmentBusinessEnvironmental sciencePolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This brief article examines the case for applying a shared benefits strategy to the development of an international river basin as a substitute for the more traditional method of allocating a basin's water supply among riparian nations bordering an international river. The article traces the origin of the theory, articulates several objections, and examines two case studies of shared benefits. The concept of benefits sharing with respect to water is said to have originated in the negotiations over the Canada-United States Columbia River Treaty. We find that there are lingering doubts in Canada about the success of the treaty in allocating benefits to both parties; Canada's use of the Columbia continues to be primarily hydropower production for the United States. The second case study considers the Amu and Syr Darya basins in Central Asia. Benefit sharing has been adopted as the theory for basin development, but unrestrained unilateral action, unsustainable agricultural practices, and corresponding ecosystem degradation continue. Four possible problems with the substitution of benefit sharing for traditional allocation are identified and discussed, including buyer's remorse, the sacrifice of aquatic ecosystems for monetary gain, the construction of new dams of dubious benefit, and the failure to address the problems of adaptation to global climate.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,020
Communication savante0,0110,017
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,256 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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