Developing an Approach for Equitable and Reasonable Utilization of International Rivers: The Nile River
Notice bibliographique
Résumé
The absence of a basin-wide apportionment agreement on using the Nile River equitably has been a long-standing source of disagreement among Nile riparian states. This study introduces a new approach that the riparian states can consider that quantifies the Nile River’s apportionment. The approach includes (1) developing a basin-wide database of indicators representative of the United Nations Watercourse Convention (UNWC) relevant factors and circumstances, (2) developing an ensemble of indicator weighting scenarios using various weighting methods, and (3) developing six water-sharing methods to obtain a range of apportionments for Egypt, Sudan, Ethiopia and the group of the White Nile Equatorial States for each weighting scenarios. The results illustrate a relatively narrow range of country-level water apportionments, even though some individual factor weights vary from 3% to 26%. Considering the entire Nile River, the water apportionment for Ethiopia ranges from 32% to 38%, Sudan and South Sudan from 25% to 33%, Egypt from 26% to 35%, and the Equatorial States from 5% to 7%. We trust that the six proposed equitable water-sharing methods may aid in fostering basin-wide negotiations toward a mutual agreement and address the dispute over water sharing.
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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 | 0,030 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».