Standardization of Exchanged Water with Different Properties in China’s Water Rights Trading
Notice bibliographique
Résumé
Water rights trading is an effective way to optimize the allocation of water resources. However, the existing practice of water rights trading in China lacks any consideration of the practical value of the exchanged water. This deficiency may lead to disputes between transferor and transferee during the implementation of the water rights trading contract. This paper puts forward the concept of Standard Water (SW). First, getting the original value of exchanged water by the shadow price model based on input-output table; Second, based on the original value, building the economic profits or costs model to obtain the practical value of exchanged water; Third, establishing SW quantity measurement model according to the principle of rewarding excellence and punishing inferiority, so as to convert the water quantity of exchanged water into SW quantity. With the standardization method, this paper takes the water rights transaction between Dongyang City and Yiwu City in 2000 as an example to carry out case study, and provides policy recommendations. The results show that when the contract requires the provision of 49.999 million m3 water of Class I the quality, if the exchanged water quality provided is in Class II-V, the corresponding SW will be decreased to 48.699–37.399 million m3. The application of this research will be conducive to ensuring the fairness and durability of the water rights trading processes.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».