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Enregistrement W2915152243 · doi:10.2166/wp.2019.203

Dynamics of urban water supply management of two Himalayan towns in India

2019· article· en· W2915152243 sur OpenAlexfundno aff
Neha Bharti, Neha Khandekar, Prateek Sengupta, Suruchi Bhadwal, Ishaan Kochhar

Notice bibliographique

RevueWater Policy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésRainwater harvestingUrbanizationWater supplyWater scarcityWater resourcesPopulationWater resource managementEnvironmental planningTourismGeographyEnvironmental scienceBusinessNatural resource economicsEnvironmental engineeringEcologyEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many towns in the Indian Himalayan Region (IHR) are experiencing permanent water crises due to increasing population pressure, urbanization, and poor management of existing water sources. This paper focuses on two towns – Mussoorie and Devprayag in the western IHR – to understand various aspects of the growing water scarcity and urban water management. In the current scenario of a changing climate, natural springs, their main water resource, are drying up. Mussoorie experiences an acute shortage of water in summer, precisely when the town hosts numerous tourists. In Devprayag, religious tourism and in-migration from rural areas contribute to rising demand. The reduced discharge in nearby streams has widened the demand–supply gap. An integrated management of water sources is crucial to solving water problems in Mussoorie and Devprayag. In both towns, little effort has been made towards recharging existing water sources. Detailed planning of the water supply system while being mindful of the floating population, a proper sewage and storm water management system, and rainwater harvesting schemes, are absent. There is an urgent need to adopt a comprehensive approach to solving urban water issues, covering aspects of demand, supply and water resources management in these hill towns for adaptive water management.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeObservationnel
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

Citations43
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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