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Enregistrement W4405091985 · doi:10.1029/2023ef003979

Future Pathways of Water, Energy, and Food in the Eastern Nile Basin

2024· article· en· W4405091985 sur OpenAlexafffund
Ahmed Abdelkader, Amin Elshorbagy, Mohamed Elshamy, H. S. Wheater

Notice bibliographique

RevueEarth s Future · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésStructural basinEnvironmental scienceGeographyWater resource managementGeologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Eastern Nile Basin (ENB) countries of Egypt, Sudan, South Sudan, and Ethiopia are subject to pronounced water, energy, and food (WEF) insecurity. There is a need to manage the WEF nexus to meet rapidly increasing demands, but this is extremely challenging due to resource scarcity and climate change. If countries that rely on shared transboundary water resources have contradictory WEF plans, that could diminish the expected outcomes, both nationally and regionally. Egypt as the most downstream Nile country is concerned about ongoing and future developments upstream, which could exacerbate Egypt's water scarcity and affect its ability to meet its WEF objectives. In this context, we introduce a multi‐model WEF framework that simulates the ENB water resources, food production, and hydropower generation systems. The models were calibrated and validated for the period 1983–2016, then utilized to project a wide range of future development plans, up to 2050, using four performance measures to evaluate the WEF nexus. A thematic pathway for regional development that shows high potential for mutual benefits is identified. However, the WEF planning outcomes for the region are sensitive to climate change, but, if social drivers could be managed (e.g., by lowering population growth rates) despite the difficulties involved, climate change impacts on WEF security could be less severe.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeSans objet
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'admission2
Résumé présentoui

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