Knowledge Priorities on Climate Change and Water in the Upper Indus Basin: A Horizon Scanning Exercise to Identify the Top 100 Research Questions in Social and Natural Sciences
Notice bibliographique
Résumé
Abstract River systems originating from the Upper Indus Basin (UIB) are dominated by runoff from snow and glacier melt and summer monsoonal rainfall. These water resources are highly stressed as huge populations of people living in this region depend on them, including for agriculture, domestic use, and energy production. Projections suggest that the UIB region will be affected by considerable (yet poorly quantified) changes to the seasonality and composition of runoff in the future, which are likely to have considerable impacts on these supplies. Given how directly and indirectly communities and ecosystems are dependent on these resources and the growing pressure on them due to ever‐increasing demands, the impacts of climate change pose considerable adaptation challenges. The strong linkages between hydroclimate, cryosphere, water resources, and human activities within the UIB suggest that a multi‐ and inter‐disciplinary research approach integrating the social and natural/environmental sciences is critical for successful adaptation to ongoing and future hydrological and climate change. Here we use a horizon scanning technique to identify the Top 100 questions related to the most pressing knowledge gaps and research priorities in social and natural sciences on climate change and water in the UIB. These questions are on the margins of current thinking and investigation and are clustered into 14 themes, covering three overarching topics of “governance, policy, and sustainable solutions”, “socioeconomic processes and livelihoods”, and “integrated Earth System processes”. Raising awareness of these cutting‐edge knowledge gaps and opportunities will hopefully encourage researchers, funding bodies, practitioners, and policy makers to address them.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».