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Enregistrement W7064049652

Analyzing the Cauvery River Dispute Using a Systems of Systems Approach

2023· dissertation· en· W7064049652 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésPopulationWatershedCorporate governanceTamilGovernment (linguistics)Drainage basinStructural basinClimate change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cauvery River conflict in southern India is a water-sharing dispute that has persisted for over a century. Over the last thirty years, the conflict has been exacerbated due to climate change, and population explosion. Addressing this long-standing conflict requires a comprehensive approach. This thesis employs a systems-of-systems (SoS) methodology to analyze the hydrological, socio-economic, and governance systems of the Cauvery River basin, aiming to provide a deeper understanding of this complex conflict. As the provinces of Karnataka and Tamil Nadu dominate the basin, their roles as primary decision-makers are central to resolving the dispute.
\n
\nThe thesis integrates systems-of-systems analysis, graph theory, document analysis, and hydrological modeling. Valuable insights are drawn from government reports and legal contexts, unveiling the historical priorities and biases of stakeholders. The Water Evaluation and Planning (WEAP) method is used to create a conceptual hydrological model of the Cauvery River basin. Cross-impact balance (CIB) analysis is employed to understand the complex socio-economic interactions in the basin and generate consistent scenarios. These consistent scenarios are useful in identifying descriptors or systems that are most influential in possibly resolving this conflict. Finally, a Decision Support System (DSS) called Graph Model for Conflict Resolution (GMCR) is developed that uses the outputs of CIB and demonstrates how a resolution may be achieved.
\n
\nWEAP analysis provided the measure of unmet demand in the Cauvery River basin, and how it affects agricultural productivity. CIB analysis yielded many consistent scenarios, however, after further analysis, a few systems emerged that were more influential in the system than the others. Managing water demand in Karnataka and managing water supply in Tamil Nadu were among the most active descriptors in the analysis. Increasing governmental effectiveness, and reduction of corruption were the other important descriptors from the CIB analysis. GMCR proposes resolutions based on the decision-maker's options and preferences. Cooperative efforts and improved governmental effectiveness emerge as compelling solutions. The analysis identifies unmet basin demands critical for decision-making. The research emphasizes the importance of communication and governance improvements, highlighting the potential for a rapid and amicable resolution between Karnataka and Tamil Nadu.
\n
\nThe study underscores the effectiveness of systems-of-systems methodology in analyzing intricate issues. Future work could involve participatory approaches for judgment score calculations and expert elicitation to enhance research outcomes. As climate change impacts intensify, such methodologies become increasingly vital for crafting sustainable solutions to global challenges.
\nIn conclusion, this research showcases the significance of systems-of-systems analysis for understanding and resolving complex problems. The proposed standard operating procedures offer a valuable framework for researchers addressing intricate issues. As the urgency of climate change grows, the utilization of such methodologies becomes paramount for devising effective and sustainable global solutions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil0,939

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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