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Enregistrement W4408906117 · doi:10.1080/26883597.2025.2480592

Community engagement in water management to enhance sustainability: A case study of Bangkachao, Thailand

2025· article· en· W4408906117 sur OpenAlexafffund
Sauwalak Kittiprapas, Amrita Danière

Notice bibliographique

RevueLocal Development & Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCommunity and Sustainable Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilityCommunity engagementBusinessCommunity participationCommunity managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementGeographySociologyPolitical scienceEnvironmental sciencePublic relationsSocioeconomicsManagementEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bangkachao, the important and largest greenspace community near Bangkok, has been threatened by several water issues such as increasing salinity, polluted water, and floods. The study conducted a participatory action research (PAR) project on water management with community participation, aiming to solve these problems from the bottom up. The research shows that community engagement in the management of water resources can enhance sustainability. The collective efforts of the research group and local stakeholders proved very effective in resolving water management issues and creating knowledge. They aided in knowledge sharing during and beyond the project period. The evidence-based argument is essential for making change. Tangible results include a significant change in the main watergate management to solve water problems and the creation of an accurate map of existing canals and water gates around the island, which support local understanding of water management and regular monitoring enhanced by statistical data and technical tools. Human and social capital gains continue to be seen in longer-term work and continued efforts to monitor water problems.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,306 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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