Unpacking the WEF Nexus Index: A Regional and Sub-Regional Analysis of Northern Canada
Notice bibliographique
Résumé
The water–energy–food (WEF) nexus has emerged as a leading tool for assessing integrated resource management strategies and for monitoring progress towards the WEF-related Sustainable Development Goals. A notable outcome of WEF nexus research has been the calculation of the global WEF Nexus Index, which provides a quantitative ranking of country-level WEF security for 170 nations. As valuable as this ranking is, the aggregation of country-level WEF data obscures regional differences, particularly in remote regions that are sparsely populated and differ in geography, economy, and climate. This has proven to be the case for northern Canada, which despite representing 40% of Canada’s total land area, accounts for less than 1% of the Canadian population, most of whom are Indigenous. Whereas Canada ranks 5th globally in their WEF security, northern Canada, if treated independently, would rank 67th on the global WEF Nexus Index rankings. Evaluating each WEF sector independently, northern Canada would rank 22nd in water security, 90th in energy security, and 113th in food security. Our results further reveal that considerable inter-regional variability exists between northern territories and provinces, where Nunavik would rank 54th, Northwest Territories 67th, Yukon 69th, Labrador 80th, and Nunavut 107th on the global index. By highlighting these differences, we hope that this research can aid decision-makers in developing informed, regionally specific, and integrative resource policy responses that remedy rather than amplify existing WEF-related inequalities.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».