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Enregistrement W4322212161 · doi:10.5194/egusphere-egu23-16585

Leveraging Integrated Assessment Models to access climate feedbacks on Water, Energy, and Land Systems: An Evaluation of Regional and Sectoral Transformations for Achieving the Sustainable Development Goals 

2023· preprint· en· W4322212161 sur OpenAlexaff
Muhammad Awais, Adriano Vinca, Edward Byers, Oliver Fricko, Stefan Frank, Volker Krey, Keywan Riahi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydropowerNexus (standard)Sustainable developmentNatural resource economicsClimate changeContext (archaeology)Environmental resource managementSanitationAgricultureBusinessWater-energy nexusEnvironmental planningWater resourcesSustainabilityEnvironmental economicsEnvironmental scienceEnvironmental engineeringEconomicsGeographyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the interconnections between water, energy, and land systems in the context of a long-term assessment of transition paths to achieve the Sustainable Development Goals (SDGs). It highlights the importance of integrated methods and addresses the complexity, interdependence, and uncertainty of climate change's impacts on natural systems and technology in the water, energy, and land sectors. The research utilizes two Integrated Assessment Models (MESSAGEix-GLOBIOM and IMAGE) to assess the long-term resources, supply, and demand of these sectors, together with the regional and sectoral reforms required to achieve the SDGs. It demonstrates how various locations and sectors would be affected by climate feedback under various climate mitigation scenarios. The study concludes that changes in water availability, that influence agriculture, water and sanitation access, hydropower potential, and power plant cooling technologies, constitute the largest proportion of climate impacts and the prime source of uncertainty. Furthermore, scenario analysis is used to understand the relationship between the SDGs and climate impacts in the absence of climate policies. The findings demonstrate that considerable progress towards the trajectories of the nexus SDGs resulted in strong synergies and interactions across the energy-water and land nexus components, irrespective of climate factors. Additionally, the study demonstrates that ambitious and healthy dietary modifications and a reduction in food waste can result in a decrease in global food demand, irrigation withdrawals, and emissions. Changes in the land sector can reduce overall SDG policy costs and energy and water expenditures, while strengthening the needs of the poor. Improving wastewater treatment and establishing more efficient water management technologies has socioeconomic and environmental advantages and can alleviate stress on freshwater withdrawals in locations that are water stressed. The study also shows that some regions, such as the Middle East and South Asia, are more vulnerable to climate impacts on the water sector and may require more extensive investments in water efficiency. In addition, it stresses that supplying households with electricity and clean cooking services can stimulate energy demand in emerging economies, but widespread adoption would require an increase in household incomes, notably in South Asia and Sub-Saharan Africa. Overall, the study highlights the importance of exploring the effects of climate change on natural and technological systems in the water, energy, and land sectors, as well as the relevance of implementing a coordinated strategy to achieving the Sustainable Development Goals. It also demonstrates the inter - dependencies and potentials of various sectors to achieve the SDGs while addressing the challenges they face because of climate change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,138
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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