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Enregistrement W3009907330 · doi:10.3390/ijerph17051730

Standardization of Exchanged Water with Different Properties in China’s Water Rights Trading

2020· article· en· W3009907330 sur OpenAlexaff
Junyuan Shen, Fengping Wu, Qianwen Yu, Zhaofang Zhang, Lina Zhang, Min Zhu, Zhou Fang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWater tradingStandardizationValue (mathematics)BusinessTransaction costWater rightShadow priceDatabase transactionWater useWater qualityEnvironmental economicsChinaWater resourcesNatural resource economicsWater conservationEconomicsComputer scienceFinanceLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,214 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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