Ancestral Human-Water Feedbacks Help on New Regional Models of Anthropogenic Effects and Interactions with Local Communities
Notice bibliographique
Résumé
We state Ancestral Human-Water Feedbacks (AHWF) into derived regional models of anthropogenic effects and interactions with local communities. On the one hand, we revisit alternative AHWF models from Ailton Krenak’s ancestral future perspectives, quoted for the value of history in global hydrological paradigms (Beven et al, 2025) and even enhanced into hydrological heritage living with droughts (i.e. Pereira et al, 2025). On the other hand, we adapt AHWF models for regional scales from both non-formal cosmogony (e.g. Apgar et al, 2009) and externalist perspectives on metacognition (i.e. from Arfini & Magnani’s, 2022). Thus, the AHWF puts concepts of “knowledge”, “information” and “belief” into practice. In this AHWF, new “embodied”, “extended” and “distributed” anthropogenic effects, with novel sociohydrological archetypes, are theoretically modeled. To conceptualize and simulate feedbacks in human water systems, this AHWF is applied for the coevolution of the Center of Water Resources and Environ. Studies (CRHEA) in Cerrado Biome, Brazil, with river-lake-hydropower-urban settlements. Therefore, connections to regional biomes like the Amazon and the Atlantic Forest are possible to include in this AHWF model through the support of the DREAMS project (‘Flash DRought Event evolution chAracteristics and the response Mechanism to climate change considering the Spatial correlations). Moreover, the AHWF is now operationalised with the SOPHIE initiative (Sustainable Observatory of Planetary Health through Innovation and Entrepreneurship”), with the possibility of the creation of databases for future digital twins and serious games. Topical applications of this AHWF model range for all IPCC-climate impact-drivers and their composite risks (i.e. planetary health, agri-food systems, climate change, water security, biodiversity losses, etc.) with focus on adaptation to hydrological extremes like floods, droughts and water scarcity. Future works are envisaged for the co-alignment of legacies of the IAHS-HELPING Science Decade, the WMO Early Warnings for All initiative, the UNESCO-IHP-IX Strategic Plan, the IWA Digital Water Program and the UNEP World Water Quality Alliance.References: Apgar et al (2009) Intl. J. Interdiscipl. Soc. Sci., https://doi.org./10.18848/1833-1882/CGP/v04i05/52925; Arfini, S., Magnani, L., 2022, https://doi.org/10.1007/978-3-031-01922-7; Beven et al, 2025, Hydrol. Sci. J., https://doi.org/10.1080/02626667.2025.2452357; Mendiondo, E M (2023) DREAMS Project, FAPESP 22/08468-0, https://bv.fapesp.br/en/auxilios/111385/flash-drought-event-evolution-characteristics-and-the-response-mechanism-to-climate-change-consideri/ ; Pereira et al, 2025, Hydrol. Sci. J., https://doi.org/10.1080/02626667.2024.2446272
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».