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Enregistrement W4392578107 · doi:10.5194/egusphere-egu24-11286

A real options-based decision-making framework for hydraulic infrastructure investments

2024· preprint· en· W4392578107 sur OpenAlexaff
Hamidreza Rezazadehkhorasani, Amaury Tilmant

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCapital Investment and Risk Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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