Understanding Islandness Effects Through the Challenges of Water Infrastructure: A Case Study on the Kinmen Islands
Notice bibliographique
Résumé
On Taiwan’s offshore islands of Kinmen, the water supply infrastructure has experienced various challenges stemming from the physical and social conditions of islands. These conditions are related to islands’ distinct characteristics, such as smallness, boundedness, and remoteness, collectively referred to as islandness. This paper combines perspectives from infrastructure and island studies to examine how islandness-related effects have contributed to infrastructure failures. Drawing from interviews and document analysis, it explores the issues faced by the reservoirs and the desalination plant in Kinmen, including small storage and poor water quality, lack of energy and technical capacities, high production and maintenance costs, and poor seawater quality. Then, based on the above case study and a document analysis of water supply technical reports on Taiwan’s offshore islands, some shared islandness-related conditions are identified and categorized in relation to smallness, remoteness and peripherality, and ocean materiality. While offering generalizability, it is crucial to note that these conditions are not seen as determined but rather as relational and contingent upon other factors. Through such examination, the paper contributes to the discussion surrounding islandness and infrastructure breakdowns, shedding lights on the relational effects of islandness on water supply infrastructure.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».