Reflecting on twenty years of international agreements concerning water governance: insights and key learning
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this article is to examine the research advanced in the journal, International Environmental Agreements: Politics, Law and Economics that represents key insights into international agreements on water and their political, legal, economic and cross-disciplinary dimensions for water governance. The article analyses evidence and lessons learnt over the last twenty years to inform policy through a review of theoretical advances, innovations in principles and policy instruments, outcomes of problem-solving and knowledge gained regarding water agreements and associated institutions. Important international agreement principles of no significant harm and economic frames of water as a 'commons' advance equity and community of interest in relation to water. The studies on water, sanitation and hygiene point to the ways the role of the state can be advanced in achieving Sustainable Development Goals and in complex contexts of water scarcity and public private partnerships. Cross-disciplinary learnings substantiate the existence and utility of multiple water frames in legal arrangements and use of multiple policy instruments. Cross-disciplinary insights are significant in addressing equity, whether through the nascent development of water indicators or in advancing social learning. Water governance frameworks increasingly focus on adaptation by incorporating multiple stakeholders. These findings that advance equity and inclusivity are tempered by crucial lessons in our understanding of the very contested, power-laden nature of water governance that impact agency at multiple scales and policy coordination across sectors of water, food and energy.
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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 | 0,023 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».