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Enregistrement W3110704216 · doi:10.3390/su122410578

Sustainable Floodplains: Linking E-Flows to Floodplain Management, Ecosystems, and Livelihoods in the Sahel of North Africa

2020· article· en· W3110704216 sur OpenAlexfundno aff
Gordon O’Brien, Chris Dickens, Chris Baker, R. Stassen, Frank van Weert

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersUniversity of Ottawa
Mots-clésFloodplainSustainabilityLivelihoodSubsistence agricultureWater resourcesEnvironmental resource managementGeographyIntegrated water resources managementWater resource managementEnvironmental scienceEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Floodplains are particularly important in the semi-arid region of the Sub-Sahelian Africa. In this region, water governance is still being developed, often without adequate information and technical capacity for good, sustainable water resource management. However, water resources are being allocated for use with minimal sustainability considerations. Environmental flows (e-flows) include the quantity and timing of flows or water levels needed to meet the sustainable requirements of freshwater and estuarine ecosystems. Holistic regional scale e-flows linked to floodplain management can make a noticeable contribution to sustainable floodplain management. The Inner Niger Delta (IND) in Mali is an example of a vulnerable, socio-ecologically important floodplain in the Sahel region of North Africa that is being developed with little understanding of sustainability requirements. Although integrally linked to the Upper Niger River catchment, the IND sustains a million and half people within the region and exports food to surrounding areas. The flooding of the Delta is the engine of the socio-economic development as well as its ecological integrity. This paper aims to demonstrate the contribution that holistic regional e-flow assessment using the PROBFLO approach has to achieving floodplain sustainability. This can be achieved through the determining the e-flow requirements to maintain critical requirements of the ecosystems and associated services used by local vulnerable human communities for subsistence and describing the socio-ecological consequences of altered flows. These outcomes can contribute to the management of the IND. In this study, the socio-ecological consequences of altered flows have been evaluated by assessing the risk of alterations in the volume, duration, and timing of flows, to a number of ecological and social endpoints. Based on the risk posed to these endpoints by each scenario of change, an e-flow of 58% (26,685 million cubic meters (MCM) of water annually) was determined that would protect the ecosystem and maintain indicator components at a sustainable level. These e-flows also provide sustainable services to local communities including products for subsistence and limit any abnormal increases in diseases to the vulnerable African communities who live in the basin. Relative risk outputs for the development scenarios result in low-to-high-risk probabilities for most endpoints. The future development scenarios include insufficient flows to maintain sustainability during dry or low-flow periods with an increase in zero flow possibilities. Although unsuitable during the low-flow or dry periods, sufficient water is available through storage in the basin to meet the e-flows if these scenarios were considered for implementation. The IND is more vulnerable to changes in flows compared to the rivers upstream of the IND. The e-flow outcomes and consequences of altered flow scenarios has contributed to the management of vulnerable IND floodplains and the requirements and trade-off considerations to achieve sustainability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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