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Enregistrement W4406439999 · doi:10.24043/001c.128262

Understanding Islandness Effects Through the Challenges of Water Infrastructure: A Case Study on the Kinmen Islands

2025· article· en· W4406439999 sur OpenAlexvenueno aff
Mei-Huan Chen

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPennsylvania State UniversityUniversity of PennsylvaniaNational Science FoundationNational Science and Technology Council
Mots-clésWater infrastructureBusinessGeographyEnvironmental planningComputer scienceEnvironmental scienceWater supplyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,126 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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