Enabling policy environment for water, food and energy security
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The complexity of water, food and energy security is analysed from the perspectives of (i) water and food and (ii) water and energy and their interconnectivity and focuses ultimately on water as a primary input into processes, the entry point for participants of the Third World Irrigation Forum. The paper provides an overview of trends in water, food and energy security, highlights the interconnectivity between the various elements and introduces the water–food–energy nexus as a tool for improving productivity and sector policies, avoiding unintended consequences on other sectors. Invariably, there will be trade‐offs and the challenge is to find combinations of measures that have a net positive outcome. In order to quantify security in the three elements and the trade‐offs between them, emerging modelling approaches for the nexus are discussed. Sub‐theme 3 of the forum focuses on productivity and technology interventions 1 and sub‐theme 2 on stakeholder interaction. The combination of modelling, technology innovations and stakeholder participation in a water–food–energy nexus approach leads to better understanding of linkages and more robust policies and is used to derive recommendations for an enabling policy environment.
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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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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.
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 ».