Causality Analysis in the Water-Energy-Food Nexus in the Canadian Prairies 
Notice bibliographique
Résumé
As global water, energy, and food (WEF) demands are continuously increasing because of population growth, climate change, and the modernization of the human lifestyle, sustainable resource management is of prime importance. Societies have been struggling with the planning and management of WEF resources under changing population, climate, and ecosystem. Integrated resource management is essential to achieve optimal and sustainable WEF management as sector-centric (e.g. water-centric) management can lead to poor outcome. To that end, WEF nexus as a multi-centric approach has been introduced to emphasize interlinkages among WEF sectors. Such interlinkages need to be identified, quantified, and analyzed to facilitate sustainable WEF resources management. This study aims to conduct a quantitative data analysis within the WEF nexus context to identify the interrelationships among WEF sectors and to understand how each sector interacts with other sectors in the Canadian Prairie provinces (Alberta, Saskatchewan, and Manitoba) individually, and as a whole over the period 1990-2020. Historical data used in this study are at annual temporal and provincial spatial resolution. A correlation-and-causality analysis has been conducted for different pairs of WEF sectors to measure the degree of relationships and to explore the cause-and-effects between each pair of sectors. The Multispatial Convergent Cross Mapping method, as a causal inference tool, has been used for identifying and assessing the causal relations. Determining the causal relationships among WEF sectors helps researchers identify critical components, of a large and complex system, for further investigation and modelling. It can also guide policy-makers for better allocation of resources. Results showed that water has a stronger influence on food and energy than the other way around in the upstream province of Alberta. It was also found that food had more influence on energy than the other way around in the three prairie provinces. This study is a step forward toward a better understanding of the WEF nexus by using causal inference methods for tracking the strength of interactions to identify dominant sectors at both the provincial and regional scales. This can help build more parsimonious and efficient WEF nexus models for further simulation and scenario analysis.
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 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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».