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Enregistrement W4417475466 · doi:10.1139/er-2025-0195

Global advances in managed aquifer recharge: a systematic synthesis

2025· article· en· W4417475466 sur OpenAlexvenueno aff
Helen E. Dahlke, Joshua H. Viers, Mohammad Safeeq

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésGroundwater rechargeAquiferGroundwaterWater securityWater scarcityWater resourcesAgricultureFarm waterWater qualitySurface runoff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising water crisis requires effective and innovative techniques to safeguard the dwindling groundwater resources. Managed aquifer recharge (MAR) is a groundwater management approach to minimize groundwater depletion and ensure water security across a range of climatic regions. It is implemented globally to maximize aquifer storage, reduce saltwater intrusion, prevent land subsidence, reduce flooding hazards, and enhance agricultural production, while ensuring better water quality and quantity. This synthesis followed the PRISMA 2020 guidelines to systematically select relevant publications from scientific databases between 1980 and 2023. Systematic review and bibliometric synthesis indicate that river water (surface water runoff to streams and rivers), stormwater, and reclaimed wastewater were the main water sources for MAR. Tracers, water balance, and numerical modeling methods were commonly used approaches for evaluating MAR systems. Global studies on MAR reveal a significant relationship with the aridity index, indicating that highly arid areas experience negligible recharge due to the limited availability of excess water for recharge. These regions are prone to groundwater depletion but hold potential for MAR using sources such as treated wastewater, stormwater, and desalinated water. MAR projects have been established worldwide for agricultural and domestic needs at different regional scales. MAR not only increases groundwater storage but also has global benefits, including water security, environmental enhancement, economic benefits, technological advancement, climate change mitigation, and community engagement. The challenges of MAR include financial, technical, and hydrogeological issues, social acceptance, ecological concerns, and climate change. Our systematic synthesis highlights the advantages of MAR in addressing the pressing issue of water scarcity for agriculture and domestic use. This underscores the importance of an integrated, well-informed, and region-specific strategy and policies to fully harness MAR's capabilities in guiding the world toward a sustainable future.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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