China’s Agricultural Irrigation and Water Conservancy Projects: A Policy Synthesis and Discussion of Emerging Issues
Notice bibliographique
Résumé
The United Nations (UN) has identified 17 Sustainable Development Goals (SDGs) to tackle major barriers to sustainable development by 2030. Achieving these goals will rely on the contribution of all nations and require balancing trade-offs among different sectors. Water and food insecurity have long been the two major challenges facing China. To address these challenges and achieve the SDGs, China needs to safeguard its agricultural irrigation and water conservancy projects. Although China is making efforts to transition its agricultural development to a sustainable trajectory by promoting water-saving irrigation, a number of issues are emerging, both with policy reforms and technological innovations. Through synthesizing the historical development of agriculture and its relationship with policy and political regimes, this paper identifies four major issues that are challenging the sustainability transformation of China’s agricultural irrigation system and water conservancy projects: (1) problems with financial policy coordination between central and local governments; (2) the lack of incentives for farmers to construct and maintain irrigation infrastructure; (3) conflicts between decentralized operation of land and benefits from shared irrigation infrastructure; and (4) deterioration of small-scale irrigation infrastructure calls for action. In addressing these challenges, policy changes are required: government financial accountability at all levels needs to be clarified; subsidies need to be raised for the construction and management of small-scale irrigation and water conservancy projects; local non-profit organizations need to be established to enhance co-management between farmers and government.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».