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Enregistrement W2946648909 · doi:10.2495/sdp-v14-n2-141-151

Factors of uncertainty in the integrated management of water resources: The case of water reuse

2019· article· en· W2946648909 sur OpenAlexvenueno aff
Pablo Aznar-Crespo, Antonio Aledo, Joaquín Melgarejo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésReuseEnvironmental scienceWater resourcesWater resource managementWater conservationIntegrated water resources managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental economicsWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The non-conventional water resources (water reuse (WR) and desalination) are a strategic option to compensate the structural water deficit of the southeast of Spain. In addition to increasing water availability and reducing the pressure on conventional resources, these resources show strategic functions at environmental, social and economic level. However, WR does not experience sufficient acceptance by some water users. Uncertainties regarding the quality of reclaimed water, food safety, price or regulations are factors of rejection or ambiguity. The results of a survey carried out on 114 users belonging to irrigation communities of several river basins in Spain are presented. In general, results show a moderate level of implementation of WR. However, the growth potential of WR is significantly high. This depends on water quality and price, which are the two most important valuation factors of WR. Regulations, food safety or water quality for crops generate uncertainty and concern among the irrigation communities. The effects on the environment or the control of availability are aspects positively valued. Conventional resources (transfers and groundwater) are better valued than non-conventional ones (WR and desalination). This constitutes a factor of vulnerability to consolidate the transformation of the Spanish hydrological model. The information presented can be useful to guide the design of future hydrological policies and reduce the socio-institutional vulnerability related to the integrated management of water resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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