Conflict Intensity in African Water Basins: Water Stress and the Effectiveness of Water Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Access to cross-border water sources in the African regions of the Nile River, Zambezi River, and Lake Turkana Basins becomes less certain as global population, human consumption, and climate change increase. Uncertainty during periods of high demand for water in agro-dependent economies creates circumstances of water stress, where social stability is low as stakeholders compete over scarce water sources. Longstanding traditions of political power, such as colonial rule and the status of regional superpowers, reinforce the unequal resource distribution. All three regions encounter water stress in the form of floods or droughts. They rely on dam projects that modify water distribution and basin agreements that reallocate political power to manage stress. The basins vary, however, in conflict intensity and effectiveness of water management strategies. The Nile River Basin exhibits low-intensity conflict and has institutionalized collaborative management strategies; the Zambezi River Basin demonstrates medium-intensity conflict with theoretically collaborative initiatives that fall short in practice; the Lake Turkana Basin exemplifies high-intensity conflict, lacking collaborative agreements. In order to address the discrepancy in outcomes, this study asks: what factors contribute to the intensity of conflict surrounding water stress? And, to what extent are water management practices effective in promoting cooperation and preventing conflict? The study concludes that the most intense conflicts occur in rural localities, where social instability is high and resource distribution is uneven. Collaborative agreements and international involvement in water management initiatives increase social stability and decrease conflict intensity by institutionalizing equitable distribution of water in a changing environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».