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Enregistrement W4411438001 · doi:10.1016/j.envsci.2025.104131

A typology of water-energy-food nexus research

2025· article· en· W4411438001 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Policy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)TypologyWater energyFood energyBusinessEnvironmental economicsEnvironmental scienceNatural resource economicsEconomicsGeographyComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The water-energy-food (WEF) nexus was introduced as an approach to address the combined water, energy, and food security challenges of the late 2000s. As an integrated approach, the WEF nexus combines these three resources together to measure and manage the trade-offs, co-benefits, and relationships between them and to integrate collaboration and policy between their related governance sectors. However, scholars have noted that a key challenge in the literature is a lack of a clear and consistent definition of the WEF nexus. With the volume and diversity of WEF nexus publications, a single definition may no longer be sufficient. Therefore, this perspective article addresses this limitation by developing a typology of the WEF nexus to categorize the framings and definitions of WEF nexus research. This typology provides clarity both in designing future WEF nexus research projects and in categorizing existing research. It develops the typology across two categories: the level of integration within the research design (as multidisciplinary, interdisciplinary, or transdisciplinary integration) and the weighting of the three sectors (whether water, energy, and food are all considered equally or whether one sector is emphasized over the other two). By using these two dimensions, this article develops a typology with six categories of the WEF nexus. Scholars may use this typology to accurately and consistently describe and design WEF nexus research within the specific context of their research study.

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.

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, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,278 · 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