Land, energy and water resource management and its impact on GHG emissions, electricity supply and food production- Insights from a Ugandan case study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite the excitement around the nexus between land, energy and water resource systems, policies enacted to govern and use these resources are still formulated in isolation, without considering the interdependencies. Using a Ugandan case study, we highlight the impact that one policy change in the energy system will have on other resource systems. We focus on deforestation, long term electricity supply planning, crop production, water consumption, land-use change and climate impacting greenhouse gas (GHG) trajectories. In this study, an open-source integrated modelling framework is used to map the ripple effects of a policy change related to reducing biomass consumption. We find that, despite the reduction in deforestation of woodlands and forests, the GHG emissions in the power sector are expected to increase in between 2040–2050, owing to higher fossil fuel usage. This policy change is also likely to increase the cost of electricity generation, which in turn affects the agricultural land types. There is an unforeseen shift from irrigated to rainfed type land due to higher electricity costs. With this integrated model setup for Uganda, we highlight the need for integrated policy planning that takes into consideration the interlinkages between the resource systems and cross propagation effects.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle