Connecting the water footprint with the water-energy-food-ecosystems nexus concept and its added value in the Mediterranean
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Notice bibliographique
Résumé
The Mediterranean region faces significant challenges within the Water-Energy-Food-Ecosystem (WEFE) Nexus due to water scarcity, increasing agricultural and energy demands, and ecosystem degradation exacerbated by climate change. This research addresses these challenges by integrating two water footprint (WF) methodologies, the volumetric Water Footprint Assessment (WFA) and the impact-oriented Water Scarcity Footprint (WSF) and then correlating the results with the WEF Nexus Index and other sustainability indicators, to explore trade-offs and synergies across water, energy, food, and ecosystem dimensions at multiple scales. Findings highlight that the most significant impacts of water consumption stem from the cultivation of water-intensive crops in water-scarce regions, both within and beyond the Mediterranean. This underscores the pivotal role of virtual water trade and the global implications of local water management practices. The results further reveal critical disparities in water resource use and stress among Mediterranean countries, emphasizing the need for targeted policy interventions and international cooperation to address these challenges. By elucidating the interdependencies between water and the other WEFE Nexus dimensions, this study contributes valuable insights for policymakers, researchers, and stakeholders striving to achieve sustainable resource management and resilience in the Mediterranean region and beyond. • WF and WSF approaches enhance understanding of the WEFE Nexus. • Complementary value of WSF's scarcity-weighted impacts and WF's volumetric assessments for sustainable water management. • WF components correlate with WEFE indicators, supporting sustainable policies. • International crop trade highlights water dependency in the WEFE Nexus. • Water-intensive goods in scarce regions disrupt global food security.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle