MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7006582736

Water Scarcity Crossing National Borders

2006· other· en· W7006582736 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIssue Lab (Candid) · 2006
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater scarcityWater balanceChinaWater useAgricultureIrrigationScarcityFarm waterWater supplyProduction (economics)Grain trade
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historically, water scarcity was a local issue. It was up to national governments to balance water supply and demand. Now this is changing as scarcity crosses national boundaries via the international grain trade. Since it takes 1,000 tons of water to produce one ton of grain, importing grain is the most efficient way to import water. Countries are, in effect, using grain to balance their water books. Similarly, trading in grain futures is in a sense trading in water futures. Falling water tables are already adversely affecting harvests in some countries, including China, the world's largest grain producer. Overpumping has largely depleted the shallow aquifer under the North China Plain, forcing farmers to turn to the region's deep fossil aquifer, which is not replenishable. Wheat farmers in some areas of the Plain are now pumping from a depth of 300 meters, or nearly 1,000 feet. Overall, China's grain production has fallen from its historical peak of 392 million tons in 1998 to an estimated 358 million tons in 2005. This drop of 34 million tons exceeds the Canadian wheat harvest. China largely covered the drop-off in production by drawing down its once vast stocks until 2004, at which point it imported 7 million tons of grain. Water shortages are even more serious in India simply because the margin between actual food consumption and survival is so precarious. At this point, the harvests of wheat and rice, India's principal food grains, are still increasing. But within the next few years, the loss of irrigation water could override technological progress and start shrinking the harvest in some parts of the country, as it is already doing in China. After China and India, there is a second tier of countries with large water deficits -- Algeria, Egypt, Iran, Mexico, and Pakistan. Three of these -- Algeria, Egypt, and Mexico -- already import much of their grain. However, in a parallel move with China, water-short Pakistan abruptly turned to the world market in 2004 for imports of 1.5 million tons of wheat. Its need for imports is likely to climb in the years ahead. The Middle East and North Africa -- from Morocco in the west through Iran in the east -- has become the world's fastest-growing grain import market. The demand for grain is driven both by rapid population growth and by rising affluence, much of the latter derived from the export of oil. With virtually every country in the region pressing against its water limits, the growing urban demand for water can be satisfied only by taking irrigation water from agriculture. Egypt, with some 74 million people, has become a major importer of wheat in recent years, vying with Japan -- traditionally the leading wheat importer -- for the top spot. It now imports 40 percent of its total grain supply, a number that edges steadily upward as its population outgrows the grain harvest produced with the Nile's water.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIssue Lab (Candid)Travaux en français237 207