Collaboration and coordination in the United Nations 2023 Water Conference commitments
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The United Nations 2023 Water Conference brought together world leaders to commit to addressing water challenges and achieving water and sanitation for all. The conference resulted in the development of the Water Action Agenda (WAA), a collection of commitments from governments and organizations to address water issues. Achieving water security requires solutions that involve cross-sectoral coordination and collaboration between water and other resource governance sectors. Therefore, this research evaluates the collaboration and cross-sectoral coordination within the WAA through the lens of the water–energy–food (WEF) nexus to analyze the WAA commitments (n = 835). It quantitatively examines the amount of collaboration between organizations and the level of the multi-resource interconnections within the commitments. It then qualitatively analyzes how the WEF nexus is incorporated into the WAA. The results show that there is a high level of collaboration and multi-resource coordination across all the commitments and that the application of the WEF nexus includes increasing shifts from academic theorization toward implemented practice. However, limitations of the WAA are evident: there is limited accountability to ensure that commitments are fulfilled, and the commitments themselves may not represent the best actions to achieve water and sanitation for all.
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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 | 0,028 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».