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Enregistrement W4402818222 · doi:10.1088/1748-9326/ad7744

Toward integrated dam assessment: evaluating multi-dimensional impacts of the Grand Ethiopian Renaissance Dam on Sudan

2024· article· en· W4402818222 sur OpenAlexaff
Mohammed Basheer, Khalid Siddig, Zuhal Elnour, Mosab O. M. Ahmed, Claudia Ringler

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersSociety for the Study of School PsychologyInternational Fine Particle Research InstituteUnited States Agency for International Development
Mots-clésThe RenaissanceGrand ChallengesWater resource managementGeographyEnvironmental scienceHistoryPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Grand Ethiopian Renaissance Dam (GERD) on the Nile is expected to influence many ecosystem services, such as flood regulation, hydro-electricity production, food supply, and habitat provision, among others. Understanding these impacts (positive and negative) requires a comprehensive evaluation framework. This study develops and applies an integrated simulation framework for assessing the impacts of the GERD on Sudan, focusing on the simultaneous economywide effects of riverine flood hazards, irrigation water supply, hydropower generation, and floodplain-dependent industries, namely traditional fired clay brick production. The simulation framework incorporates three models: a river infrastructure system model, a flood model, and a Computable General Equilibrium Model. Results indicate positive impacts for hydropower generation and flood control, marginal benefits for water supply to existing irrigation, and negative consequences for brick production and the construction sector. Assuming that the GERD starts its long-term operation in 2025, we find an overall positive economic impact on Sudan’s Gross Domestic Product in 2025, with an increase of up to just over 0.1%, subject to river flow conditions. Recognizing the differences in impacts across sectors and income groups, the study emphasizes the need for interventions that ameliorate negative effects. While the study captures several impacts, other effects on the environment, recession agriculture, and soil fertility require further investigation. Still, our findings underscore the importance of adopting an integrated simulation approach to dam evaluation, acknowledging the interconnected nature of water and related sectors in national economies.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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