Groundwater governance: a review of the assessment methodologies
Notice bibliographique
Résumé
Groundwater, the world’s largest and most exploited freshwater resource is a crucial ingredient for global socio-economic development. However, the domination of human-induced drivers such as climate change, rapid demographic escalation, alteration in land use, industrialisation, and an increase in water demand has further stressed the unfrozen freshwater resources. This review provides a comprehensive literature-based analysis on different assessment methodologies for groundwater governance, and critically analysed the applicability and knowledge gaps in the assessment methodologies for evaluating groundwater governance under climatic and nonclimatic stresses. Furthermore, in the absence of a designated groundwater governance framework under stress, the study emphasized the need for developing a ready-to-use groundwater governance framework to assess the existing state of governance, tackling the prevailing knowledge gaps. A multidimensional framework consisting of key groundwater governance elements, the inclusion of the vulnerable and marginalised groups, current and future stressors, and an approach for aggregating multiple elements would overcome the limitations in previous assessment methodologies. Additionally, this framework would contribute to understanding current governance provisions and the capacity to manage those provisions, realise the strengths, gaps, and areas for improvement, and quantitatively visualise the prevailing state of groundwater governance for planning multiple strategies to possible threats and conflicts from the stresses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 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 tête enseignante, 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 ».