Data to 'The updated and improved method for water scarcity impact assessment in LCA, AWARE2.0'
Notice bibliographique
Résumé
This dataset includes the AWARE2.0 characterization factors as documented in the article "The updated and improved method for water scarcity impact assessment in LCA, AWARE2.0" (DOI: 10.1111/jiec.70023). When using the dataset in your own work, please cite the article and provide reference to this zenodo repository. A Python code to reproduce AWARE2.0 on basin resolution is provided on GitHub. For importing the country-level characterization factors into LCA software, please see the files for openLCA and SimaPro below. To integrate AWARE2.0 into a brightway workflow, the edges tool (https://github.com/Laboratory-for-Energy-Systems-Analysis/edges) may be useful. Content - native resolution (monthly, watershed scale): AWARE20_Native_CFs_geospatial.gpkg: Geospatial file containing the AWARE2.0 basins as polygons with associated monthly and annual CFs AWARE20_Native_CFs_geospatial.kmz: Version of AWARE20_Native_CFs_geospatial.gpkg for GoogleEarth AWARE20_Native_CFs.xlsx: AWARE2.0 CFs on basin level (monthly and annual) and associated water consumption used for weighting AWARE20_Intermediate_Variables.xlsx: Intermediate Variables from the calculation of the AWARE2.0 CFs, such as the longterm average natural and actual water availability, the AMDs, the EFRs, etc. figures_AWARE_AWARE20_comparison_all_basins.zip: Figures comparing CFs, AMDs, Natural and Actual Availability, EWRs, and EFR coefficients between AWARE and AWARE2.0, for each of the 8149 basins individually. Consult these figures for a visual impression of how and why CFs might have changed between AWARE and AWARE2.0. - spatiotemporal aggregations: AWARE20_Countries_and_Regions.xlsx: AWARE2.0 CFs aggregated according to geography definitions of GLAM and ecoinvent (version 2.5, applicable to ecoinvent 3.10) AWARE20_Subnational_Resolution.xlsx: AWARE2.0 CFs aggregated to subnational resolution, using the GADM dataset version 4.1 (https://gadm.org/old_versions.html) AWARE20_Crop_Specific.xlsx: AWARE2.0 CFs aggregated according to geography definitions of ecoinvent (version 2.5, applicable to ecoinvent 3.10), using crop-specific irrigation water consumption for 27 crop classes as spatiotemporal weights. See readme sheet in Excel file for more information. - files for import into LCA software (based on the implementation for IMPACT World+*): AWARE2.0_for_simapro.csv: regionalized CFs for unspecified water use sectors to be imported into SimaPro† AWARE2.0_for_openLCA.zip: regionalized CFs for unspecified water use sectors to be imported into openLCA * IMPACT World+ version 2.2.1, see https://doi.org/10.5281/zenodo.18892673† SimaPro also provides a version of AWARE2.0 by default. However, that implementation is not tested by the authors of this repository. Changes: v1.0.2: added files for SimaPro and openLCA v1.0.1: addition of crop-specific spatiotemporal aggregations (AWARE20_Crop_Specific.xlsx) v1.0.0 (corresponding to published article): update of readme sheets with appropriate references to corresponding article update of reference "Müller Schmied et al. (2024)" added file: AWARE20_Subnational_Resolution.xlsx v0.0.3: use bug-fixed WaterGAP2.2e data from Sept 2023 added country and subnational aggregations changed "NoData" to "NotDefined" in the tables added gridcell pHWC to intermediate variables corrected table of water consumption data without post-processing in "Intermediate_Variables" Note: The the metadata of files are not adjusted to a new repository version number if the file content does not change in that new repository version. Caveats: Spatial CF aggregations for treaties: Due to the creation date of the data set, the BRICS aggregations in AWARE20_Countries_and_Regions.xlsx do not include the states that joined after 2023. In AWARE20_Crop_Specific.xlsx, the 10-member BRICS is labeled BRICS+.
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 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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,172 | 0,118 |
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 ».