Disentangling the socio-natural dynamics of drought and water scarcity in Colombia's Tropical Andes
Notice bibliographique
Résumé
The Guachal River Basin (GRB), a headwater of the Cauca River in Colombia's Tropical Andes. Droughts develop gradually, without clear time-space boundaries, affecting extensive geographical areas. When droughts occur, they exacerbate existing water scarcity, aggravating the negative impacts on vulnerable populations and ecosystems. The drivers of these phenomena are complex, ranging from natural to anthropogenic, and their impacts are cumulative and not structural. This research investigates the socio-natural dynamics of drought and water scarcity in the GRB. We explore these dynamics through secondary data review and stakeholder interviews, capturing perceptions and manifestations of droughts beyond official reported data. The Drivers-Response-Impacts framework is employed to unravel these complexities and offer insights to improve drought and water management. Our research reveals that water scarcity in the GRB primarily results from land use changes and water overconsumption by the local elite, who have transitioned to sugarcane farming. ENSO-driven droughts further exacerbate water shortages in the GRB. Policy responses to drought and water scarcity are often ineffective and reactive, addressing only immediate symptoms rather than long-term drivers, such as the role of the elite in perpetuating scarcity. We explore several strategies to enhance water management: exploring new drought indicators, creating comprehensive drought damage inventories, implementing adaptable demand control mechanisms targeting high-volume users, and enhancing stakeholder participation in decision-making processes. • DRI framework offers insights for drought management in Colombia's Tropical Andes. • Water scarcity is linked to El Niño and sugarcane irrigation. • Inefficient policies worsen scarcity, neglecting vulnerable groups and the environment. • Management needs monitoring, new drought indices, impact inventories, and stakeholder inclusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».