Why is financing water resources management an issue?
Notice bibliographique
Résumé
As societies made progress overtime in securing access to water, the subject progressively slipped away from the public agenda, at least in OECD countries. In the second half of the 20th century, rapid demographic and economic growth put increasing pressure on the water resource, both in terms of quantity and quality. As a response, many OECD countries have made significant efforts in the last three decades to clean up rivers – mostly by treating wastewater from urban and industrial centres. Water scarcity has always commanded attention in more arid countries, like Spain and Mexico, but countries that once perceived themselves as water-rich – such as Canada, New Zealand or the United Kingdom – are progressively realising their increasing vulnerability as population and economic growth takes place in areas with relatively low rainfall, where there is currently limited water storage capacity, and exposed to changing hydrological patterns. Managing “too much water” is also a major concern – indeed, flood management is highlighted in most recent Environmental Performance Reviews of OECD member countries.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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.
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 ».