Analysis of the characteristics of global virtual water trade network using degree and eigenvector centrality, with a focus on food and feed crops
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study aims to analyse the characteristics of global virtual water trade (GVWT) such as connectivity of each trader, vulnerable importers, and influential countries using degree and eigenvector centrality during the period 2006–2010. The degree centrality was used to measure the connectivity and eigenvector centrality was used to measure the influence on entire GVWT network. Mexico, Egypt, China, Korea Rep., and Japan were classified to vulnerable importers because they imported a lot of virtual water with the low connectivity. Especially, Egypt had 15.3 Gm³ year-1 blue water savings effects through GVWT, thus the vulnerable structure could cause the water shortage problem in importer. The entire GVWT network could be changed by a few nodes which call influential traders, and we figured out the influential traders using eigenvector centrality. In GVWT for food crops, the USA, Russian Federation, Thailand, and Canada had high eigenvector with a large volume of green water trade. In case of blue water trade, western Asia, Pakistan, and India had high eigenvector centrality. For feed crops, the green water trade in the USA, Brazil, and Argentina was the most influential. However, Argentina and Pakistan used the high proportion of internal water resource for virtual water export (32.9 and 25.1 %), thus rest of traders should consider the water resource management in these exporters carefully.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».