Climate-Land-Energy-Water Nexus Models Across Scales: Progress, Gaps and Best Accessibility Practices
Notice bibliographique
Résumé
Approaches that integrate feedback between climate, land, energy and water (CLEW) have progressed significantly in scope and complexity. The so-called nexus approaches have shown their usefulness in assessing strategies to achieve the Sustainable Development Goals in the contexts of increasing demands, resource scarcity, and climate change. However, most nexus analyses omit some important inter-linkages that could actually be addressed. The omissions often stem from technical and practical considerations, but also from limited dissemination of new open-source frameworks incorporating recent advances. We review and present a set of models that can meet the needs of decision makers for analysis tools capable of addressing a broad range of nexus questions. Particular attention is given to model accessibility, usability and community support. The other objective of this review is to discuss research gaps, and critical needs and opportunities for further model development from a scientific viewpoint. We explore at different scales where and why some nexus interactions are most relevant. We find that both very small scale and global models tend to neglect some CLEW interactions, but for different reasons. The former rarely include climate impacts, which are often marginal at the local level, while the latter mostly lack some aspects because of the complexity of large full CLEW systems at the global level.
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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 | 0,022 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».