Water-related problématiques: five archetypical contexts of water governance
Notice bibliographique
Résumé
It is necessary to consider the contextual factors surrounding water governance systems to understand their performance. We conducted a review of 165 empirical studies and 223 cases from the water governance literature to investigate water-related contexts. Our analysis is based on an archetype analysis of three dimensions of water-related contexts across 160 cases: water resources, related water uses, and sustainability issues. Our results show that there are five distinct water-related problématiques: “groundwater exploitation in agriculture,” “land and water systems sustainability,” “surface water pollution,” “industrial and household water security,” and “hydropower vs. water ecology.” These problématiques often exhibit geographical patterns and regional associations. Noteworthy insights from the analysis of problématiques include the prominence of the groundwater exploitation in agriculture problématique, contrary to arguments that groundwater is understudied, and the limited coverage of hydropower governance compared to other problématiques. Overall, our results enhance the understanding of contextual factors in water governance and suggest potential avenues for developing middle-range theories and advancing water governance diagnostics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».