Linking stakeholder scenarios and shared socioeconomic pathways for policy making in human-water systems
Notice bibliographique
Résumé
Climate change has caused many environmental problems, as well as water and food insecurity, and health and social impacts in many parts of the world, and especially in the world’s vulnerable regions such as developing countries. Studies have demonstrated the impacts of socio-economic and climate changes and how they result in water and environmental problems at global and regional scales. Socio-economic variation and climatic change influence the dynamic interaction of human and water systems, and our ability to address environmental problems at sub-regional scales. From this perspective, the Shared Socio-economic Pathways (SSPs), as a form of alternative development scenarios, were recently introduced to help decision-makers to cope with uncertain futures and improve their policies for mitigation and adaptation to climate change. To take advantage of SSP scenarios for policy guidance at regional and national scales, it is necessary to explore the socio-economic feedbacks and water management policies informed by different sub-regional knowledge sharing through stakeholders’ narratives. In this study, we link SSP scenarios developed with regional stakeholders using a coupled socio-economic and environmental model, in conjunction with stakeholder-generated narrative storylines for a sub-region of Pakistan. The framework allows for linking corresponding scenarios across different uncertainty levels to improve regional scale policy making, while providing knowledge regarding the future of human-water systems under a range of plausible future climate and socio-economic scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».