Assessing Water Poverty of Livelihood Groups in Peri-Urban Areas around Dhaka under a Changing Environment
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 poverty, measured by the Water Poverty Index (WPI), is traditionally applied at country and community levels. This study presents a livelihood-inclusive approach for measuring WPI at the livelihood group level. The specific objectives are to evaluate present and future WPIs for different livelihood groups, such as large and small male farmers, female farmers, male and female industrial workers and economically inactive women. Primary data are collected from three peri-urban areas around Dhaka using a mixed approach, including a semi-structured questionnaire survey of 260 respondents. The WPIs are calculated by using a weighted multiplicative function, and the component weights are assigned by principal component analysis. The results show that the economically inactive women are presently the most water-poor group, with a WPI value of 41, whereas the small male farmers would be the most water-poor group in the future, with a WPI value of 34. Environmental changes, such as high temperature, variability in rainfall and surface water, lowering of groundwater level, rapid population growth and unplanned urbanization, are found to be responsible for the dynamism in WPIs for different livelihood groups. The Resource and Environment components should be paid immediate attention in order to protect peri-urban livelihood groups from future water poverty.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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