India, Water and Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
Author’s Note: India faces tremendous developmental challenges, both in water and other sectors, in the next couple of decades. My three-month journey in spring 2008 was, at its core, an exploration of the myriad of complexities to providing safe and sustainable water access. I hope the images will lend an insightful introduction to the challenges of the subcontinent and inspire a desire to learn more. Introduction: In February 2008, I took a break from academic studies for three months of real-life study: trying to understand India’s cultural, social and religious constraints to clean water access. The subcontinent has the second largest population in the world, and nearly a quarter of its peoples are lacking access to safe and reliable water. I set out to discover and document this issue. After landing in Delhi, I traveled to Kanpu, Allahabad and Varanasi, all sites along India’s most famous and-arguably-most toxic river because of heavy domestic and industrial pollution. From there, I went south to the Western Ghats and then northeast to the Kolwan Valley, where stories of complex political dynamics lived in every village. Traveling onward to Mumbai, it was a story of socio-economic inequalities. Finally I ended up in Rajasthan, where the biggest issue is also the most basic: there simply is not nearly enough water. Overall, the journey was an eye-opening exploration of India’s biggest challenge in the coming decade: clean and sustainable water access for all of its citizens. Works Cited: Gupta, Anurag, NGO employee. Interview by author. 4 April 2008. Joshi, Leena. Interview by author. 27 March 2008.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».