A preliminary assessment of urban water security in Ulaanbaatar, a semi-arid region in Mongolia.
Notice bibliographique
Résumé
Water security is one of the biggest challenges of the 21st century. Understanding context-specific challenges and opportunities around this issue is key to improving water systems globally. This paper explores the current state of urban water security in Ulaanbaatar, Mongolia’s capital city. Ulaanbaatar is home to more than 40% of the country’s population and 60% of its national GDP. The city is located in the Tuul River basin and relies almost entirely on groundwater aquifers of the Tuul River for its supply of clean drinking water. In recent years, socio-economic stressors resulting from rapid urbanisation and environmental pressures have intensified the levels of degradation of the Tuul River and intensified the risks of water insecurity for the population of Ulaanbaatar. This study combines quantitative and qualitative methods to provide a preliminary assessment of water security at the urban level. This paper presents an urban water security index for the dimensions of water supply and sanitation, water productivity, water environment, water-related disasters and water governance. The findings and discussion are supplemented with information from key informant interviews. This paper concludes by highlighting the important limitations that exist in terms of data availability for an urban scale assessment. The results suggest that important water security inequalities also prevail within the Ulaanbaatar city-region itself which are often masked by using average scores in assessments of this sort.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».