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Enregistrement W7006014752

A Spatially Integrated Hydro-economic Modelling Framework for Water Allocation in Transboundary River Basins: Application to the Saskatchewan River Basin, Canada

2020· article· en· W7006014752 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarsArchive (Brigham Young University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater resourcesDrainage basinUpstream (networking)Water supplyStructural basinWater scarcitySustainabilityDownstream (manufacturing)Resource (disambiguation)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Allocating limited available water resources among competing water uses is complicated in large transboundary river basins, where water resources are governed by multiple jurisdictions, and water allocation decisions typically affect a multitude of vested and emerging economic water interests. To support efficient and sustainable allocation of the limited water resources at transboundary scale, a hydro-economic modelling framework is required that integrates the appropriate engineering-based water management modelling approach with a macro-economic modelling framework that accounts for the relevant cross-sectoral and cross-regional interdependencies. Accordingly, the present study proposes a spatially integrated hydro-economic modelling framework consisting of an inter-regional economic supply-side input-output model and a water resources system model developed in the MODSIM-Decision Support System (DSS) platform. This framework allows us to evaluate the direct and indirect economic impacts of climate-change-induced water shortages in various sectors at different scales, namely the provincial, sub-basin, and the entire river basin level. This framework is applied to the transboundary Saskatchewan River Basin in Canada. This river basin encompasses three Canadian provinces: Alberta, Saskatchewan, and Manitoba. Due to extensive developments, upstream Alberta experiences a water over-allocation challenge, while downstream Saskatchewan is planning for new developments based on the unused amount of its entitled water from this river. By stress testing of the integrated model, we assess the sensitivity of different sectors/sub-basins to changes in water supply. Results reveal that the economy of this river basin is most sensitive to the changes in water supply to the “Mining, quarrying, and oil & gas extraction” sector. The results also show that the integrated model accounts for the interconnectedness between sectors and sub-basins. The findings can inform decision making around water supply re-prioritization and re-allocation, based on the economic sensitivities to water shortages.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,156 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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