Hydrology and society: Phenomena emerging from the interactions and feedbacks between human and water systems
Notice bibliographique
Résumé
Water resources management and hydrological risk reduction require anticipation of emergent (unexpected or unintended) phenomena as fundamental dynamics of complex human-water systems. Explaining and characterizing these sociohydrological phenomena is a central focus of Panta Rhei–Everything Flows, the Scientific Decade of the International Association of Hydrological Sciences (2013-2022). Here we use System Dynamics’ archetypes to describe and classify socio-hydrological phenomena emerging from nonlinear interactions between human and water systems. Archetypes illustrate dynamic behaviours that are frequently observed across (seemingly) different systems, contexts or problem settings. They include intended or unintended actions and reactions with explicit recognition of delays in reaction times. Reinforcing (or positive) and balancing (or negative) feedback loops and system boundaries are key elements for describing archetypes. In the study of human-water systems, the most common archetypes are Limits to Growth, Fixes that Backfire, Success to the Successful, and Tragedy of the Commons. Using system archetypes to generalize the phenomena in coupled human-water systems allows for the comparison among case studies along with the integration of multiple dimensions, thereby contributing to the development of new theories which provide common causes and explanations. We first present several classes of sociohydrological phenomena that have been explored over the past decade, and then discuss their role in explaining the dynamics of human-water systems. Finally, we engage with the implications for integrated water resources management, hydrological risk reduction, and water governance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».