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.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,008 |
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 ».