A real options-based decision-making framework for hydraulic infrastructure investments
Notice bibliographique
Résumé
Planning hydraulic infrastructure is challenging as it requires the careful consideration of many uncertain factors, such as the evolution of future demands and supplies. The deep uncertainty attached to climate change makes traditional planning approaches based on well-characterized statistical distributions ill-suited. This has led to the emergence of a new paradigm, "prepare and adapt," which focuses on developing robust and adaptive systems that can perform well under a wide range of futures. This research presents a framework for planning new water resources infrastructure (e.g., reservoirs, hydropower plants) based on real options, deep uncertainty, and temporal multicriteria analysis (TMCA). The real option component essentially handles the issues associated with the timing, sequencing, sizing, and operating of those infrastructures. The deep uncertainty that characterizes future hydroclimatic conditions is captured by a large ensemble of GCM-based hydrologic projections. Finally, TMCA allows us to compare and rank the options with respect to several criteria reflecting the different water uses (e.g., irrigated agriculture, hydropower generation, navigation, fisheries, flood recession agriculture, municipal and industrial water supply) in a dynamically changing environment induced by both climate change and the options. The framework is applied to the Senegal River Basin (SRB) in West Africa. The SRB is a complex system with several planned hydropower projects and irrigation schemes, making it ideal for testing the proposed framework. The results identify development pathways associated with different tradeoffs between risk and reward. The framework also helps decision-makers understand the distributional effects of these development pathways on society.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».