A multi-agent decision-making framework for evaluating water and environmental resources management scenarios under climate change
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces a hierarchical multi-agent decision-making framework for Water and Environmental Resources Management Scenarios (WERMSs) under uncertain conditions of climate change and complex agent characteristics. The proposed framework utilizes three Game Theory concepts: the Stackelberg, Bayesian (Incomplete), and Imperfect games, in order to incorporate the hierarchical structure of the agents and the temporal distribution and accuracy of information between them. The methodology is applied to the Zarrinehroud River Basin (ZRB), the largest hypersaline lake in the Middle East. The area of the lake has decreased dramatically (about 50 %) during past decades causing various environmental, social, and economic problems. WERMSs were evaluated using qualitative and quantitative hydrological, social, economic, and ecological criteria under different climate change scenarios. The proposed methodology provides equilibriums in the decision-making process while considering different climate change scenarios. Applying the selected WERM results in an accumulated value of 2995 million m 3 of water flow to the lake until 2049. Moreover, the lake's elevation reaches a new level of 1272.6 m above sea level at the end of the following 30 years, compared to the elevation of 1271.3 at the beginning of the evaluation period.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».