Linking Water Technologies with Water Practices: Case Studies from 11 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Radical transformations of technology development are required to meet the rapidly increasing global water resource challenges. A systemic understanding of the impacts of water technologies on water practices across countries remains limited. This paper aims to develop an understanding of the linkages between water technologies and water practices in the 11 countries where 95% of the world’s water patents were produced. The water technological development was assessed by both the contents (different types of technologies) and the structure (the technology network). The water practices were presented by country-level indicators representing their water demand, water supply, and water management collected from public databases. It was found that there was an extremely uneven distribution with the top 3 countries (China, Korea, Japan) accounting for over 70% of the total patents, and there were slow growth rates and even a decline of water technologies. All countries demonstrated homogeneous technological development focusing on water supply, and their networks had limited brokerage capacity for knowledge diffusion. Australia, China, Canada, France, and Korea had relatively good links between water technologies and practices, whereas the majority of countries demonstrated unbalanced technological structures with a de-linking to water practices. These findings can assist in developing water technologies for improving water practices in future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».