Policy Note: Advancing Water Policy in Europe: Addressing Challenges in the Southeast Mediterranean within the Water Futures Project
Notice bibliographique
Résumé
Water-system stress challenges driven by aridification, rapid urbanization and tourism peaks, irrigation-intensive agriculture, pollution, fiscal underinvestment and entrenched social inequities need integrated and adaptive policy responses. We present the Global Climate Hub’s interdisciplinary approach along with an application framework that was developed under the ERC-funded Water Futures project, aiming to tackle such challenges: We couple cross-sectoral modeling (physical and natural systems, water-energy systems, and economics), digital-twin forecasting and real-time monitoring, with experimental-economics, behavioral-economics and Living Labs to allow stakeholders’ feedback and solutions’ co-design. Through regulated sandboxes and randomized trials, the project tests pricing reforms, behavioral nudges and technological pilots (IoT/AI leak detection, decentralized treatment, nature-based solutions), producing robust socio-economic narratives and distributional metrics to inform investment choices. Preliminary policy guidance urges an iterative evidence loop of modelling-valuation- Living Lab validation and solution co-design, supported by open data, toward equitable tariff design, targeted subsidies, matched innovation financing and capacity building to scale proven solutions. The proposed approach translates diverse theories into operational pathways for resilient, efficient and socially just urban drinking-water systems, offering a replicable blueprint for regions facing water scarcity.
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».