Knowledge building and community learning for a more sustainable future
Notice bibliographique
Résumé
and optimum utilization of water resources can be achieved.The research paper by Fakeha Parween and Ajai Singh presents a review and analysis of implementation of the NWP by the eastern states of India.Concluding that many of the major recommendations of the NWP are yet to be implemented, the authors provide a suite of practical suggestions for moving forward.In the next paper, George Kiambuthi Wainaina presents his research into the adoption challenges for drip irrigation technology in Kenya.Blending a desktop review and key informant interviews, the author systematically analyses the barriers to adoption of drip irrigation in the Kenyan context to identify potential pitfalls in both policy and practice.Finding a clear gap in the context-specific literature, George calls for more research on important multidisciplinary areas, and for actors to publish their stories of both successes and failures.The influence of dams and barrages on water quality and phytoplankton diversity in the upper Ganga basin is the focus of the contribution by D.S. Malik and co-authors.Noting the vital role that water quality plays in freshwater biodiversity, the authors show that human activities have negatively impacted on water quality and biodiversity in the upper Ganga basin and highlight the importance of monitoring and regulating such impacts through policy and practice.In the final research paper of this issue, Joan Abla Ketadzo, Nsalambi V. Nkongolo, and Mark McCarthy Akrofi examine the quality of groundwater that forms the main water source for five major slums in Accra, Ghana.Noting that overall water quality was poor, and did not meet WHO standards, the authors identify the causes of groundwater pollution and lay out clear recommendations for how the situation can be improved.In this issue, we also announce a new section-the Water Policy Lab.We have invited Hemant Ojha, Basant Maheshwari, and Basundhara Bhattarai to write a Guest Editorial and introduce the Water Policy Lab approach, which aims to initiating dialogue among those who are concerned with two key challenges: water insecurity, and the disconnect between water knowledge and its application in policy and practice.This new section will be a regular feature in World Water Policy.
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 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 | 0,012 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,021 |
| Communication savante | 0,021 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,003 |
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 ».