Water resources management – towards performance based approach.
Notice bibliographique
Résumé
Global change that results from population growth, global warming, and land use change (especially rapid urbanization) directly affects the complexity of water resources management problems and the uncertainty they are exposed to. Both, the complexity and the uncertainty, are the result of dynamic interactions of innumerable system parts within three major systems: (i) the physical environment; (ii) the social and demographic characteristics of the region under consideration; and (iii) the pipes, roads, bridges, buildings, and other components of the constructed environment (infrastructure). Recent trends in dealing with complex water resources systems include consideration of the entire region being affected, explicit consideration of all costs and benefits, elaboration of a large number of alternative solutions, and the greater participation of all stakeholders in the decision-making. Systems approaches based on simulation, optimization, and multi-objective analyses, in deterministic, stochastic and fuzzy forms, demonstrated in the last 50 years, an excellent potential for providing appropriate support for effective water resources management. This paper explores the future opportunities based on the advances in systems theory that can, on a broader scale, majorly transform the management of water resources. The paper identifies performance-based water resources engineering as a methodological framework to improve water resources management in the face of rapid climate destabilization so that sustainability becomes the norm, not the occasional success story.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».