Relationships among water, food, energy, and ecosystems in the Mid-Latitude Region in the context of sustainable development goals
Notice bibliographique
Résumé
The progress of the global effort to achieve Sustainable Development Goals (SDGs) is increasingly impeded by the degradation of critical and fundamental resources such as water, food, energy, and ecosystem services. The Mid-Latitude Region (MLR) of the world is at the forefront of confronting these challenges due to rapid population growth, increasing poverty, and drought and climate change that are exacerbating the transition of semi-arid landscapes to deserts. While scientific studies are accumulating around the water–food–energy–ecosystem nexus, efforts to simulate how the linkages among the elements relate to SDGs are lacking in the MLR. We attempt to review and analyze existing literature about how water–food–energy–ecosystems operate, interact, and relate to SDGs. We identified 37 relationships and ascertained the nature of their interactions, of which 12 are significant and have direct bearings on the SDGs. The findings show that most studies and approaches that address the nexus challenges in the MLR exist in silos. In addition, there is a lack of a scientific approach to quantify how the nexus operates and relates to SDGs. For instance, past studies show that deforestation for agriculture could increase food security. However, there is a weak focus on trade-offs (e.g., loss of ecosystem services due to deforestation). Deforestation is also shown to have a negative relationship with the quantity and quality of water (SDG6) as well as the functionality of an ecosystem (SDG15). Furthermore, the review has indicated a negative relationship between irrigated agriculture and water and a positive relationship with food. This directly implies that water and food issues must be addressed in tandem and not separately if we are to achieve SDGs 2 and 6. The review supports the idea that water, food, energy, and ecosystem services cannot be managed separately, and that future approaches must focus on integrating and optimizing the connections among them to ensure sustainable development.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».