Analysis of Environmental and Socio-Economic Impacts of Dams Through Sustainable Management Strategies
Notice bibliographique
Résumé
The study aims to enrich the information of planners, policymakers, and water resources managers for planning and operating dams.This research aims to address the following question: What are the environmental, economic, and social impacts of the construction and operation of dams on the environment and society?The study assumes that good management is the ideal solution to solve the problems of negative effects resulting from the construction and operation of dams.The research relied on the descriptive analytical approach in studying the positive and negative impacts of Haditha Dam and the government's role.A questionnaire was conducted for 30 specialists in urban and regional planning to find out the most important strategies for sustainable management.The questionnaire was validated and reliable to ensure the validity of the questions selected for the study.Cronbach's alpha value ( = 0.82) was good and acceptable.The study concluded the importance of involving stakeholders in the planning and decision-making process, with a survey response rate of approximately 70%.Sixty percent of respondents believe that monitoring and decision support systems represent a challenge for decision-makers in the sustainable management process.The study recommends the importance of enhancing local community participation and improving focus on sustainability mechanisms to achieve maximum benefit from dams for society.The research recommends enhancing the contribution of the local community in the decision-making process and conducting a "follow-up" to assess the environmental impact, economic returns, and social impacts resulting from the operation and construction of the dam.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».