Editorial: Water-Energy-Food-Health Solutions and innovations for low-carbon, climate-resilient drylands
Notice bibliographique
Résumé
Editorial on the Research Topic Water-Energy-Food-Health Solutions and innovations for low-carbon, climate-resilient drylandsWe live in a world of complex and tightly interconnected grand challenges that threaten the sustainability of our societies.Examples of such challenges are summed up in the United Nations Sustainable Development Goals (UN-SDGs), which include specific goals to address water, energy, and food insecurities.Our ability to address these challenges depends on our readiness to collaborate across disciplines and sectors to reimagine thriving, healthy, resilient societies that respect the boundaries and health of our planet.As nations work toward implementing the UN-SDGs, we need to support decision makers, create synergies, and avoid unintended competition between societal goals.Thus, the urgent need for innovative simulation and assessment tools and governance models to represent these complex systems in an accessible manner.Drylands face important resource gaps including access to water, food, energy, nutrition, and healthcare.These gaps are expected to increase with demographic conflicts and climate change.The highly interlinked primary resources carry high risks and vulnerabilities.Understanding these interlinkages and associated risks and vulnerabilities to better comprehend the complex system of systems they represent is crucial and requires multidisciplinary work that encompasses technologies, science, policies, health, communication, and socioeconomics at both local process and system-level scales.In 2018, the American University of Beirut (AUB) launched WEFRAH: the Water-Energy-Food-Health Nexus of Renewable Resources initiative.WEFRAH comprises one of the largest research communities in the Middle Eastern North Africa (MENA) region.It is a university-wide initiative led by the Faculty of Agricultural and Food Sciences.WEFRAH includes a critical mass of faculty from disciplines across the University whose focus is collaboration to achieve security of primary resources.Its core conviction is achieving water,
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 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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,027 |
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 ».