Water scarcity and excess: water insecurity in cities of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The world is facing the greatest and most complex twin challenges of water insecurity: scarcity and excess, with their adverse consequences on health, well-being, and developmental outcomes. Against this backdrop, we analyzed the challenges households face due to ‘too much and too little water’. The research employed a qualitative methodology in which data were collected through 40 key informant interviews, informal conversations, and observations during 2020–2021 including a relevant literature review. We note that both ‘too much and too little water’ pose risks to water insecurity. Also, water security cannot be ensured by only dealing with water inadequacy without building a resilient water system and robust institutions. We found that water scarcity has affected other components of water security such as equity, quality, and affordability. Excess water has impacted water infrastructures, degrading the water quality, and risking human health and well-being. The responses to the water challenges were hindered by several constraints such as the limited capacity of the water institutions, frequent leadership changes, political influence, and emerging challenges in the federal context. We suggest timely planning and adopting site-specific innovations to address water scarcity and excess challenges, which include strengthening water services, infrastructures, institutions, and governance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».