Bridging the gap between the water-energy-food nexus and compound risks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The water-energy-food (WEF) nexus is a concept and approach to examine the interactions of water, energy, and food resources. Similarly, compound risks are a set of risk types that consider multiple connected factors that amplify risks. While both concepts are promoted as approaches to move beyond silos and address complex problems in environmental governance, there has been limited exploration of their overlap. Our study integrates these two approaches for more holistic assessment and management of resources in the context of climate risks. We examine the connections between the WEF nexus and compound risk in two ways. First, we review the literature to identify previous conceptual connections between the WEF nexus and compound risks. Second, we review seven case studies with WEF nexus interactions and compound risks to identify how the two approaches might be considered in practice. Our results demonstrate that there is limited, though not non-existent, integration of the two concepts in both the theoretical literature and in the case studies. The four of the seven cases that do show some level of connection in practice demonstrate opportunities for greater integration in the future, such as leveraging the water sector as a bridge to address WEF nexus and compound risk challenges together.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».