Bridging the Data Gap in the Water Scarcity Footprint by Using Crop-Specific AWARE Factors
Notice bibliographique
Résumé
The assessment of the water scarcity footprint of products emerged as an important step in supporting water management strategies. Among others, the AWARE methodology was published as a consensus-based indicator to perform such an assessment at a watershed level and monthly scale. The need to adopt such a detailed resolution, however, collides with the availability of data, so that general year and country-wide factors are commonly used. The objective of this study is to develop and verify the applicability of 26 crop-specific water scarcity characterization factors to help assess the water scarcity footprint when data and information availability is limited. To do so, a weighted average consumption approach was adopted, starting from local AWARE characterization factors and local crop-specific water consumption. The resulting factors, ranging from 0.19 m3/ton eq for “other perennial crop” in Brunei to 9997 m3/ton eq for “other annual crop” in Mauritania, illustrate the large variability of potential water scarcity impacts. Factors were applied to the water consumption of selected crops to assess their water scarcity footprint. The results of the study confirmed that the use of crop-specific factors is recommended as they are a better proxy of water scarcity in a region when compared to their national generic counterparts.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».