Water availability, consumption and sufficiency in Himalayan towns: a case of Murree and Havellian towns from Indus River Basin, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study attempts to analyse the status of water availability, consumption and sufficiency in two Himalayan towns – Murree and Havellian from Pakistan's Indus Basin, using the primary data collected from 350 households, 26 town level focus groups and key informants. Findings revealed that groundwater is the main source of water on which around 85% of households are heavily dependent. Estimates of water availability, consumption and water sufficiency ratio (WSR) show that available groundwater is not sufficient (0.89) to meet the requirements for consumption in Havellian. However, in the case of Murree, available water is sufficient (1.92). Taking into account the national standards of water consumption, WSR estimates show that both towns have insufficient water availability (Murree: 0.68, Havellian: 0.50). There is evidence that in both towns, water is being mismanaged at household level. In addition, one-fifth of households reported that climate change has also affected the water availability in the towns over time. Factors such as rapid urbanization and population growth are likely to result in increased requirements of water in the future. Based on the findings, the study has suggested policy actions on protection, efficient use, diversification and governance of groundwater resources.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».