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Enregistrement W4398770243 · doi:10.20533/ijsed.2046.3707.2023.0070

Strategies for Climate Hope and Sustainable Water Management

2023· article· en· W4398770243 sur OpenAlexaff
Alaba Adetola, O. O. Adetola, Toluwani Adetola

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Energy Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental planningEnvironmental resource managementClimate changeEnvironmental scienceBusinessEnvironmental ethicsOceanographyGeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is the foundation of everything that lives.However, the persistent problems of flood, drought, fluctuating precipitation and changes in weather conditions clearly attest to an emerging crisis in water management.This study employs a positivist epistemological positioning approach to capture the views/opinions of stakeholders in the geo-political zones of Nigeria on the causes and effects of climate change, and strategies for climate hope and sustainable water management.In all, 240 survey questionnaires were administered to the randomly selected samples of stakeholders i. e. public authorities, business and industry, non-governmental organisations, workers and trade unions, scientific and technological community, indigenous people, children and youth.Of these, 210 completed and usable questionnaires (representing 87.5% response) were retrieved.Secondary data were collected through a systematic review of relevant scholarly publications.Descriptive statistical (Relative Importance Index, RII) tool was used along with SPSS version 28 for primary data analysis.Findings of the study uncovered 'carbon emissions' and 'rise in global temperature' as the major cause and effect of climate change respectively.Therefore, this study strongly advocates 'net-zero emissions' and 'water reuse' as ultimate strategies for climate hope and sustainable water management.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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