Challenges and Opportunities in the Operationalization of the Water-Environment-Energy-Food (WE<sup>2</sup>F) Nexus: Case Study of the Upper Niger Basin and Inner Niger Delta, West Africa
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
The ever-increasing demand for water, food, and energy is putting unsustainable pressure on natural resources worldwide, often leading to environmental degradation that, in turn, affect water, food, and energy security. The recognition of the complex interlinkages between multiple sectors has led to the creation of various holistic approaches to environmental decision making such as Integrated Natural Resources Management (INRM), Integrated Water Resources Management (IWRM), Virtual Water (VW), Water Footprint (WF) and lately the Food-EnergyEnvironment-Water nexus (WE2F). All these approaches aim to increase resource use efficiency and promote sustainability by increasing the cooperation between traditionally disjoint sectors, and mainly differ by the number and relative weights of the sectors included in their framework. They also suffer from the same face and the same barriers for implementation, some of which may never be fully overcome. The paper discusses the benefits of adopting a WE2F nexus approach in the Upper Niger Basin (UNB) and the Inner Niger Delta (IND), but also the multiple difficulties associated with its practical implementation. IWRM/WE2F initiatives in the UNB/IND such as the BAMGIRE project piloted by Wetlands International and funded by the Dutch Embassy in Mali to secure livelihoods and biodiversity in a changing environment, is taken as an example of partial success in the use of a nexus approach to watershed management. It was shown there are multiple barriers to the operational implementation of the WE2F. However, while a full understanding of all interlinkage between sectors may never be possible, data collection, scientific research and model development can improve our ability to understand the complex system in which we live, and hence take better decisions
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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