Research History and Functional Systems of Fog Water Harvesting
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
Water is among the top five global risks in terms of impacts translated through socio-economic and environmental challenges, influencing people's wellbeing. The situation is grim in water-scarce countries, which need to think and act beyond conventional water resources and tap unconventional water supplies to narrow the gap between water demand and supply. Among unconventional water resources, water embedded in fog is increasingly seen as a source of potable water in dry areas where fog is intense and prevalent. Although a low maintenance option and a green technology to supply freshwater, the potential to collect water from air through fog harvesting is by far under-explored. Based on the comprehensive analysis of fog water collection's research history since 1980, this study reveals that recent years have witnessed a sharp increase in research related to technological developments in fog collection systems. Also, there is an increased focus on associated policy and institutional aspects, economics, environmental dimensions, capacity building, community participation, and gender mainstreaming. In addition to research, fog water collection practice has also increased over time with emerging examples worldwide, notably from Canary Islands, Chile, Colombia, Eritrea, Ethiopia, Guatemala, Israel, Morocco, Namibia, Oman, Peru, and South Africa. The functional systems of fog water collection demonstrate community engagement, women empowerment, enhanced capacity and training, and active participation of local institutions as the key drivers for effective fog collection systems to provide a sustainable supply of freshwater to the associated communities.
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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 | 0,002 | 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 découle