Domestic and International Drivers of the Demand for Water Resources in the Context of Water Scarcity: A Cross-Country Study
Notice bibliographique
Résumé
Global warming, while increasing human demand for water, is reducing water availability by reducing runoff flows and the effective amount of water between seasons, making water scarcity a growing problem globally. Water management plays an important role in mitigating global warming, improving the water cycle, reducing carbon emissions, and providing clean energy, and pricing water is considered a good approach to water management. Pricing water needs to take into account all sectors and aspects of society, such as domestic water, food and agriculture, energy, transport, industry, urban provision, human health, ecosystems, and the environment, and their interrelationships through water, within the context of the fundamental human rights to water and sanitation. This requires that every stakeholder should contribute to the development of water-related policies at every stage of the water interrelationship. This study investigated the relationship between water demand across different sectors of the economy using indicators for China, Australia, Japan, and the UK. Using panel analyses, this study finds that economic growth and population expansion increases the demand for water in all aspects. These findings have significant policy implications for water management. Because water prices can have an impact on global trade and, more importantly, are a major solution to global warming, water management policies should be considered at the global level, not only at the national level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».