Socio-hydrological modeling of the tradeoff between flood control and hydropower provided by the Columbia River Treaty
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Columbia River Treaty (CRT) signed between the United States and Canada in 1961 is known as one of the most successful transboundary water treaties. Under continued cooperation, both countries equitably share collective responsibilities of reservoir operations and flood control and hydropower benefits from treaty dams. As the balance of benefits is the key factor of cooperation, future cooperation could be challenged by external social and environmental factors which were not originally anticipated or change in the social preferences of the two actors. To understand the robustness of cooperation dynamics, we address two research questions. (i) How does social and environmental change influence cooperation dynamics? (ii) How do social preferences influence the probability of cooperation for both actors? We analyzed infrastructural, hydrological, economic, social, and environmental data to inform the development of a socio-hydrological system dynamics model. The model simulates the dynamics of flood control and hydropower benefit sharing as a function of the probability to cooperate, which in turn is affected by the share of benefits. The model is used to evaluate scenarios that represent environmental and institutional change and changes in political characteristics based on social preferences. Our findings show that stronger institutional capacity ensures equitable sharing of benefits over the long term. Under the current CRT, the utility of cooperation is always higher for Canada than non-cooperation, which is in contrast to the United States. The probability to cooperate for each country is lowest when they are self-interested but fluctuates in other social preference scenarios.
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 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 | 0,003 | 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».