Factorial CGE‐Based Analysis for the Indirect Benefits of the Three Gorges Project
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large‐scale hydraulic projects (LHPs) have become increasingly significant in river basin flood‐risk management. Although LHPs’ direct flood‐retention benefits have been clearly shown, there has been a dearth of a comprehensive examination of their indirect implications, which can be more long‐lasting and substantial in both environmental and economic terms. Thus, this study develops a factorial computable general equilibrium (CGE)‐based LHP‐effect analysis approach (FLEA) to quantify the indirect impacts of LHPs and simulate postflood recovery strategies under diverse scenarios. The FLEA integrates a factorial analysis with a dynamic CGE framework, including a flood module that connects hydraulic initiatives to the economy during floods. The FLEA is applied to the Three Gorges Project (TGP). The results demonstrate that ∼$57 billion in Gross Domestic Product (GDP) and ∼12.9 Mt CO 2eq reduction would be created annually through supply chains by the TGP. When floods strike, the TGP has the potential to save ∼$21 billion in GDP directly and reduce long‐term GDP losses by ∼50% throughout the reconstruction period. The TGP can have a considerable indirect impact on manufacturing. Furthermore, improved regulations and maintenance for the TGP may be desired for mitigating long‐term flood‐related losses, which is more crucial than aggressive postflood fiscal stimuli.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».