Assessing and forecasting water security in transboundary river basins via inter- and intra- subsystem dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Mekong River basin. This paper attempts to propose a new framework for watershed water security assessment. The framework aims to construct a Synthetic Water Security (SWS) evaluation index system based on the Driver-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) model from four dimensions of vulnerability, sensitivity, development and sustainability, and to analyse the level of SWS in transboundary river basins by using a Comprehensive Co-Evolution Model (CCEM) that takes into account both absolute and relative adaptability. The CCEM model was used to evaluate the SWS in the Mekong River basin (MRB), and the Long Short-Term Memory (LSTM) is used to predict the SWS development trend of the MRB in the future. The results show that the weight analysis of each subsystem is development > vulnerability > sustainability > sensitivity. Specifically, the vulnerability subsystem displays a fluctuating downward trend, the sensitivity subsystem shows a trend that decreases initially and then increases, while the development and sustainability subsystems exhibit a consistent upward trend. From 1995–2020, the SWS of MRB rose from a low level to a medium level. The SWS of all the riparian countries showed a positive trajectory. Between 2025 and 2030, China’s SWS will be anticipated to remain at a high level, while other countries are expected to stay at a medium level. • The concept of synthetic water security is proposed from a system perspective. • Use the Comprehensive Co-Evolution Model to assess synthetic water security. • Use the Long Short-Term Memory to predict the synthetic water security levels.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».