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Enregistrement W4220770875 · doi:10.5194/egusphere-egu22-13392

Public perception of droughts and water shortages and metropolitan willingness to pay for water saving measures to improve water security

2022· preprint· en· W4220770875 sur OpenAlexaff
Jullian Souza Sone, Gabriela Chiquito Gesualdo, Dimaghi Schwamback, Edson Wendland, Roy Brouwer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater scarcityRationingWillingness to payVulnerability (computing)Metropolitan areaWater securityBusinessNatural resource economicsGeographyScarcityWater resourcesEnvironmental resource managementEconomicsEconomic growthEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase in water demand and droughts have exacerbated water inequalities and weakened the economy worldwide. Nonetheless, droughts alone do not justify the severity of water scarcity events, leading to public water rationing and restrictions. It is of paramount importance to obtain a better understanding of how public perceptions of and attitudes towards drought adaptation strategies influence the severity and extent of impacts on water consumption. Furthermore, studies on the general public’s willingness to pay for mitigation and adaptation measures are key for the design and implementation of efficient and effective water management policies. This study aims to inform policy and decision-making by investigating people’s experiences, perceptions, and assessments of past water scarcity events to understand how these past events may have changed their attitudes and behaviour towards water availability and saving. Data were collected by surveying a sample of 800 residents in the Metropolitan Area of São Paulo (MASP) in South-eastern Brazil, and in Campo Grande in Midwestern Brazil. The MASP faced a severe drought from 2014 until and including 2015 due to a decrease in rainfall and human factors, including water resource mismanagement. This vulnerability frame is also observed in Campo Grande, where residents faced serious water rationing in 2016 and 2019. Our results show that more than 80% of the respondents think the frequency of drought periods increased over the last 10 years and will continue to increase in the next 10 years, and 95% of the respondents believe climate change is real. These results also corroborate the fact that 80% of the sample have faced water restrictions or rationing in the past, of which most lasted more than one day. The study provides policy and decision-makers with important information about the future design of payments for watershed services (PWS) to improve water security. However, one in every fifth respondent does not believe that a possible payment for water saving measures in the surrounding watersheds supplying the cities with drinking water would be invested by the responsible authorities to reduce future water restrictions and rationing and, therefore, improve water security. This reveals a considerable mistrust in the local, regional, and state governments responsible for water supply. Our findings provide important insights into relevant feedbacks between hydrological events such as droughts and societal vulnerability and response inserted into the present-day Brazilian cultural, socioeconomic, and political context, and the effectiveness of economic policy instruments like PWS.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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