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Enregistrement W4404141455 · doi:10.3390/su16229689

Sustainability of the Linkages Between Water–Energy–Food Resources Based on Structural Equation Modeling Under Changing Climate: A Case Study of Narok County (Kenya) and Vhembe District Municipality (South Africa)

2024· article· en· W4404141455 sur OpenAlexaff
Nosipho Zwane, Joel Ondego Botai, Christina M. Botai, Tafadzwanashe Mabhaudhi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUnited Nations University Institute for Water, Environment, and Health
Organismes subventionnairesWater Research CommissionWellcome Trust
Mots-clésStructural equation modelingNexus (standard)SustainabilitySustainable developmentClimate changeDescriptive statisticsWater resourcesScarcityWater energyGeographyNatural resource economicsEconomicsEcologyMathematicsEngineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the current and predicted increase in the global demand for water–energy–food (WEF) resources, as well as the inevitable linkages between the WEF sectors and sustainable development, the WEF nexus is rapidly being recognized as a method to effectively manage sustainable development. Many African countries still face challenges in terms of the demand for and accessibility of WEF resources. For this reason, a comparative study of two sites (Narok County and Vhembe District Municipality), which exhibit similar socio-economic, environmental, and technological circumstances, was undertaken. In the present study, we considered 218 questionnaire responses, which we analyzed using partial least squares structural equation modeling (SEM) based on the WEF nexus constructs. This study is anchored on the null hypothesis (H0), whereby no interdependencies exist between the state of the climate and WEF resources, as constrained by sustainable development options. The results show that the proposed hypothesis does not hold, but rather, an alternative hypothesis (Ha)—there exist linkages between climate change and WEF resources—holds. This is demonstrated by the descriptive statistics indicating p values < 0.05 for both the t-test and the Bartlett test. Furthermore, analysis from the multi-regression, particularly for the model where we combined the sites, showed p values < 0.05 and higher adjusted r-squared values, which denoted a better fit. The communities in both study sites agree that the regions have experienced a scarcity of WEF resources due to climate change. The results show that climate change is an intrinsic part of the developmental options for the sustainable livelihood of both study sites, which aligns with the 2030 UN agenda on sustainable development goals targets. Moreover, the sustainable management of natural resources that are people- and planet-centric is crucial to climate change adaptation and mitigation, social justice, equity, and inclusion. The SEM results showed with significant confidence that the water, energy, and food sectors are closely interconnected; however, their impact on climate and sustainability is significantly different. Food has a direct positive impact on climate and sustainability, while both water and energy have an indirect negative impact. Moreover, the climate construct indicated a significant direct link to sustainability for all the relationships explored. This is particularly true because, in most underdeveloped countries, sustainable development and societal wellbeing heavily rely on goods and services derived from natural resources and the environment. This study contributes to the nexus modeling research field by introducing SEM as an innovative methodology over a single equation modeling framework in analyzing variables that have complex interrelationships, facilitating advanced WEF nexus resource governance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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