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Enregistrement W3213452879 · doi:10.1002/wwp2.12063

Urban water security under a changing climate: Is Nepal's water policy on the right track?

2021· article· en· W3213452879 sur OpenAlexfundno aff
Hemant Ojha, Kamal Devkota, Chandra Lal Pandey, Krishna K. Shrestha, Dil Khatri, Kaustuv Raj Neupane, Basundhara Bhattarai, Anthony B. Zwi

Notice bibliographique

RevueWorld Water Policy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVetenskapsrådetInternational Development Research Centre
Mots-clésWater securityClimate changeEnvironmental planningIncentiveWater supplyAdaptation (eye)Water resourcesWater conservationBusinessEnvironmental resource managementNatural resource economicsPolitical scienceGeographyEconomicsEnvironmental scienceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nepal's urban regions are facing increasing levels of water insecurity under a changing climate. The country has a long history of water policy development while climate‐related policies are also emerging at different levels of the new federal republic. It is unclear whether public policy is on the right track to ensure urban water security in the face of growing demand and increasingly variable supply. In this paper, we assess how Nepal's water policy is shaping urban adaptation. We focus on how policies have defined institutional arrangements for water supply and management, allocation of water rights, and the conservation of water source catchments. Policy attention to these issues is crucial for the adaptation of water systems to climate change. Drawing on the review of policy texts and the status of policy implementation in two towns (Dharan and Dhulikhel), we conclude that current policy frameworks and strategies neglect opportunities to facilitate urban water adaptation to climate change. The neglect is seen in escalating conflicts among institutions, an unclear framework for water rights, and inadequate incentives for catchment conservation. We highlight the need for a more coherent and risk sensitive approach to water policy, underpinned by deliberative, research‐informed, and learning‐based strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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