Resilience counter-currents: Water infrastructures, informality, and inequities in Cape Town, South Africa
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In 2017 and 2018, Cape Town faced historically unprecedented water shortages. With the imminent possibility of running out of water, the city’s leadership prioritized reducing water demand and expanding new water sources, while also reinvigorating the goal of seeking to build system-level water resilience for the longer term. Beyond the context of Cape Town, the crisis captured global attention, highlighting ongoing and future water security challenges, the realities of climate change, and the critical need to foster transitions towards more resilient water futures. Given that much of the discourse and implementation around water resilience remains squarely focused on the biophysical and engineering aspects of water supply and distribution systems, despite repeated calls for the need for greater attention to issues of equity and power, there remains little understanding of the ways that persistent inequities might serve or inhibit possibilities for urban socio-hydrological (or water) resilience. This paper draws on examples from Cape Town to argue that patterns and legacies of inequality, marginalization, and exclusion erode and inhibit possibilities for water resilience. Providing needed empirical evidence on the nature of these linkages, we theorize that deeply rooted inequities and related dynamics act as “counter-currents”—trends that undermine and present persistent challenges to efforts to enhance socio-hydrological resilience. Documenting examples of disconnections between the state and civil society as well as disconnected socio-ecological systems, we argue that these persistent inequities mean that efforts to achieve socio-hydrological resilience are likely to remain elusive. It is only by foregrounding these processes that it will be possible to make cities more resilient in the face of ongoing and future water-related risks, uncertainties, and climatic and environmental change.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle