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Enregistrement W3017589914 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-13296

Benefits of Cross-Border Cooperation for Achieving Water-Energy-Land Sustainable Development Goals in the Indus Basin

2020· article· en· W3017589914 sur OpenAlexaff
Adriano Vinca, Simon Parkinson, Keywan Riahi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndusNexus (standard)Sustainable developmentRiparian zoneStructural basinNatural resource economicsSustainabilityBusinessChinaDrainage basinWater useWater resource managementEnvironmental resource managementEnvironmental economicsEnvironmental scienceEconomicsGeographyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The Indus Basin, a densely irrigated area home to about 300-million people, has expected growing demands for water, energy and food in the coming decades.  With no abundant surface water left in the basin and accelerating use of groundwater, long-term strategic and integrated management of water and its interlinked sectors (water-energy-land) is fundamental for the sustainable development of the region. Cooperation among riparian countries is an alternative to current situation that could help achieving water-energy-land related Sustainable Development Goals, maximizing socio-environmental benefits and minimizing costs. We show a scenario-based analysis using numerical models (The Nexus Solution Tool) where we link local issues and policies to the Sustainable Development Goals, showing magnitude and geographical location of required investments to meet SDG and the associated impacts. Finally, we discuss the barriers to cross-border cooperation and explore cases of partial cooperation, which confirms significant environmental and economic benefits.</p>

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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