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Enregistrement W4206996450 · doi:10.2166/wp.2022.257

Environmental and social consequences for moving beyond archaic legislation and policy: delay and disjoint in water governance, Malawi

2022· article· en· W4206996450 sur OpenAlexaff
Brighton Austin Chunga, Andy Kusi-Appiah, Clement Masangano, Oswald K. Mwamsamali

Notice bibliographique

RevueWater Policy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesCommonwealth Scholarship Commission
Mots-clésLegislationCorporate governanceEnforcementBusinessEnvironmental planningPublic policyNatural resourceEnvironmental resource managementPublic economicsPolitical scienceEconomic growthEconomicsGeographyLawFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As in many sub-Saharan African countries with increasing demand for natural resources, how to move from archaic water legislation to new and up-to-date policies that cover both environmental and social consequences of water governance has become an issue. This study reviews Malawi's current governance framework and recommends a framework that takes Malawi's developmental needs into account. Our review of the state of water legislation shows that there is a lack of enforcement of the policies themselves and the public is not even aware of its existence. Lack of enforcement and public awareness have resulted in environmental degradation which is creating a lot of environmental problems for the citizens of Malawi. This work recommends future efforts in rationale evidence-based policy and legislation review that involves and is supported by multiple stakeholders. We also recommend the need for routine policy and legislation reviews in order to take advantage of cutting-edge solutions to water management issues. This will not only enhance general awareness of key environmental policies and legislation but benefit from coordinated efforts from various players to arrest the ongoing environmental degradation resulting from an incoherent policy and apathy from Malawians.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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