MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3088319637 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-7148

Socio-hydrological approach to understand conflict and cooperation dynamics in transboundary rivers

2020· article· en· W3088319637 sur OpenAlexaff
Jing Wei, Mohammad Ghoreishi, Felipe Augusto Arguello Souza, You Lu, Fuqiang Tian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTransboundary Water Resource Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRiparian zoneInterdependenceDrainage basinPoliticsSocioeconomic statusMekong riverWork (physics)Environmental resource managementGeographyEnvironmental sciencePolitical scienceStructural basinSociologyEcologyCartographyPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Transboundary river basins share a complex network of environmental, economic, political, social and security interdependencies. Consequently, transboundary river systems are characterized by evolving conflict and cooperation dynamics between riparian states. The current literature on transboundary watersheds does not identify the key feedback loops between interconnected political, cultural, institutional and socioeconomic factors. This work compares sociohydrological models of three transboundary rivers (Nile River, Columbia River, and Lancang-Mekong River) with distinct characteristics in terms of hydrological processes and socioeconomic conditions. Conflict/cooperation dynamics within these three models were found to be driven by hydrological regime, economic benefits, power imbalance and institutional capacity. By comparing the contextual factors of the emergent conflict/cooperation dynamics across these three river basins, our synthesis study aims to present a general framework that explains how conflict/cooperation dynamics emerge from the interaction between human and hydrological systems.</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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,373

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetTransboundary Water Resource ManagementTravaux en français237 207