A Review on the Water Dimensions, Security, and Governance for Two Distinct Regions
Notice bibliographique
Résumé
Non-arid region countries, including Canada, enjoy abundant water resources, while arid countries such as Qatar struggle to meet their water needs. However, climate change threats to water resources are similar for both climatic regions. Therefore, this article discusses water dimensions, security, and governance for these different regions, i.e., non-arid Canada and arid Qatar, that distinctly respond to their water-related challenges. Limitations of the article include lesser water-related literature availability for Qatar than for Canada. Canada’s water resources appear vulnerable to climate change as it is projected to face >0.6 °C above the global average of 1.6 °C for the 20th-century temperature. Qatar is extremely vulnerable to dust storms, and rising sea levels, with the maximum temperature approaching 50 °C during the summer, and flooding during the winter. The sustainable use of water resources needs to address social, economic, political, climate change, and environmental dimensions of water. Other than climate change impacts and high per capita consumption of water, Qatar faces challenges of a rise in population (~29 million as of now), acute shortage of freshwater from rainfall (~80 mm per annum), high evapotranspiration (~95% of the total rainfall), depletion of groundwater, and low agricultural productivity due to infertile lands and water scarcity, all leading to food insecurity. The sustainable use of water resources requires improved regulations for water governance and management. Comparisons of water sustainability issues, dimensions, security, and governance facilitate discussions to improve water governance structures for resource sustainability, food security, and climate change adaptability, and show how one country could learn from the experiences of the other.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
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 ».