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Enregistrement W2917792070 · doi:10.2166/wp.2019.164

A critical review of the Ganges Water Sharing arrangement

2019· review· en· W2917792070 sur OpenAlexaff
Kazi Saidur Rahman, Zahidul Islam, Umme Kulsum Navera, Fulco Ludwig

Notice bibliographique

RevueWater Policy · 2019
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected Areas
Organismes subventionnairesWageningen UR
Mots-clésTreatyUpstream (networking)BusinessEnvironmental scienceFlow (mathematics)Water flowEnvironmental resource managementNatural resource economicsWater resource managementEconomicsComputer scienceEnvironmental engineeringLawMathematicsPolitical scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 1996 Ganges Water Sharing Treaty was an important breakthrough in solving disputes over sharing Ganges water between India and Bangladesh. This study evaluates cooperation reflected in the Treaty by performing a quantitative analysis on available water sharing data. The study recognized that inaccurate projection of future flow and the obligation of allocating guaranteed 991 m3/s flows perpetuate the ongoing water sharing conflicts. The provision of guaranteed minimal flow alternately to India and Bangladesh during critical periods leads to frequent occurrences of low-flow events. Results indicated that the Treaty underestimated the impact of climate variability and possibly increasing upstream water abstraction. Statistical analysis of the post-Treaty data (1997–2016) also indicated that 65% of the time Bangladesh did not receive its guaranteed share during critical dry periods with high water demand. It is advised to project the reliable water availability using a combination of modelling and improved observation of river flows. In addition, the condition of minimum guaranteed share should be removed to reduce the frequency of low-flow events in future. Although our analyses show a number of weaknesses, the Treaty could still enhance the future regional cooperation if some adjustments are made to the current terms and conditions.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,293 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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