AGENDA: Coping with Water Scarcity in River Basins Worldwide: Lessons Learned from Shared Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Water scarcity is increasingly dominating headlines throughout the world. In the southwestern USA, the looming water shortages on the Colorado River system and the unprecedented drought in California are garnering the greatest attention. Similar stories of scarcity and crisis can be found across the globe, suggesting an opportunity for sharing lessons and innovations. For example, the Colorado River and Australia's Murray-Darling Basin likely can share many lessons, as both systems were over-allocated, feature multiple jurisdictions, face similar climatic risks and drought stresses, and struggle to balance human demands with environmental needs. In this conference we cast our net broadly, exploring several salient topics including: trans-boundary cooperation, water marketing, Indigenous water rights, environmental and social water needs, and drought coping. This public event will be informed by three invitation-only meetings held immediately before the conference: an “Indigenous Water Justice” symposium; a “Social Dimensions of Environmental Water Management” workshop; and a “Drought Crises in Federations” symposium.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,007 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».