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Enregistrement W4417313618 · doi:10.1016/j.ejrh.2025.102989

Allocating water resources in transboundary river basins: A sequential rubinstein bargaining approach with risk discounting

2025· article· en· W4417313618 sur OpenAlexaff
Liang Yuan, Weijun He, Xia Wu, Yang Kong, Yang Yang, Thomas Stephen Ramsey, Dagmawi Mulugeta Degefu

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrology Regional Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueGame Theory and Voting Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésNegotiationMekong riverDiscountingWater resourcesResource allocationBankruptcyDrainage basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Study region The Mekong River Basin Study focus This study reduces the multi-agent bargaining game to a one-to-one model by assuming downstream countries act as coalitions in water allocation scenarios. Each country’s risk level and perception inform its discount factor, which is then aggregated and converted into coalition discount factors through weighted averaging. Then, a Rubinstein bargaining water allocation model with multi-agent participation and multi-stage negotiation is constructed and applied to allocate water in the Mekong River Basin. New hydrological insights for the region The proposed Multi-stage Rubinstein Bargaining Model produced allocations that were more stable than those generated by traditional bankruptcy rules such as Proportion, Adjusted Proportion, Constrained Equal Loss, Constrained Equal Award, and Shapley. Therefore, this allocation framework can serve as both a theoretical foundation and a practical tool for water allocation in transboundary river basins.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,210 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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