Visualizing water‐energy nexus landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the past decade, the water‐energy nexus (WEN) has emerged as a prominent framework with which to analyze and visualize interconnections between energy production, freshwater resources, and the hydrological cycle. The WEN is a fundamentally geographic concept embedded in landscapes. WEN analyses often include landscape visualizations, yet these are rarely conceptually rigorous; consequently, the visual‐representational dimensions of WEN analyses remain relatively weak. Our paper addresses this gap through a meta‐review of 503 WEN visualizations sourced from 336 scholarly articles. Based on this analysis, we argue that WEN visualizations often depict complex landscapes as technical systems, while eliding broader considerations of the multiscalar, spatiotemporal, and hydrosocial dimensions of water and energy. In response to these limitations, we offer an alternative approach to visualizing hydrosocial landscapes that draws upon parallel work in geography and cognate disciplines. In the concluding section of the paper, we formulate a set of interdisciplinary recommendations to guide the production of more theoretically‐informed nexus visualizations grounded in the concepts of spatiality, temporality, and hydrosociality. The article is categorized under: Engineering Water > Planning Water Human Water > Methods Water and Life > Conservation, Management, and Awareness Engineering Water > Methods
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».