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Enregistrement W2981409243 · doi:10.1016/j.oneear.2019.10.006

Co-designing Indus Water-Energy-Land Futures

2019· article· en· W2981409243 sur OpenAlexfundno aff
Yoshihide Wada, Adriano Vinca, Simon Parkinson, Bárbara Willaarts, Piotr Magnuszewski, Junko Mochizuki, Beatriz Mayor, Yaoping Wang, Peter Burek, Edward Byers, Keywan Riahi, Volker Krey, Simon Langan, M. van Dijk, David Grey, Astrid Hillers, Robert J. Novak, Abhijit Mukherjee, Anindya Bhattacharya, Saurabh Bhardwaj, Shakil Ahmad Romshoo, Simi Thambi, Abubakr Muhammad, Ansir Ilyas, Asif Khan, B. Lashari, Rasool Bux Mahar, Ghulam Rasul, Afreen Siddiqi, James L. Wescoat, Nithiyanandam Yogeswara, Ather Ashraf, Balwinder Sidhu

Notice bibliographique

RevueOne Earth · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science FoundationInternational Institute for Applied Systems AnalysisÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftGlobal Environment FacilityUniversity of Victoria
Mots-clésIndusFutures contractEnvironmental scienceEnergy (signal processing)Water resource managementHydrology (agriculture)BusinessGeologyGeomorphologyMathematicsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Indus River Basin covers an area of around 1 million square kilometers and connects four countries: Afghanistan, China, India, and Pakistan. More than 300 million people depend to some extent on the basin's water, yet a growing population, increasing food and energy demands, climate change, and shifting monsoon patterns are exerting increasing pressure. Under these pressures, a "business as usual" (BAU) approach is no longer sustainable, and decision makers and wider stakeholders are calling for more integrated and inclusive development pathways that are in line with achieving the UN Sustainable Development Goals. Here, we propose an integrated nexus modeling framework co-designed with regional stakeholders from the four riparian countries of the Indus River Basin and discuss challenges and opportunities for developing transformation pathways for the basin's future.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,182 · 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'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

Citations78
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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