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Enregistrement W7115591683 · doi:10.1016/j.envc.2025.101394

Community-driven assessment of springs and ponds: Status, dependency, and utilization in Kavre district, central Nepal

2025· article· en· W7115591683 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Challenges · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIndigenous Knowledge Systems and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean CommissionCaraInternational Development Research CentreForeign, Commonwealth and Development OfficeInternational Centre for Integrated Mountain DevelopmentWorld Bank Group
Mots-clésWork (physics)PopulationIdentification (biology)Government (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective management of spring water sources is crucial for ensuring a sustainable water supply in mountainous regions. This study employed a community-based approach, leveraging citizen science and local knowledge to map and assess springs and ponds across seven municipalities in Nepal. Community Resource Persons (CRPs), trained and equipped with the Survey123 app, played a pivotal role in data collection. This approach generated one of the most comprehensive, community-driven spring inventories in the region, directly addressing critical gaps in scalable and standardized documentation. The effort resulted in mapping 5689 water sources, including 5168 springs and 521 ponds, highlighting their distribution and condition. The research underscores the socio-economic and environmental significance of these water sources, supporting diverse uses from drinking and agriculture to cultural practices. However, 27 % of documented sources have dried up due to earthquakes, droughts, and infrastructure development, indicating increasing water scarcity at the community level. Despite challenges, communities exhibit resilience, implementing adaptation measures like harvesting rainwater and identifying new water sources. Notably, only 12 % of active sources are managed by dedicated spring or water management committees, emphasizing the need for community-driven governance and gender-inclusive leadership. This research, involving continuous consultation with local authorities and community representatives, facilitated efficient mapping of spring resources and prioritized springshed management funding in municipal plans, aligning with global sustainable development goals and providing a framework for future sustainable springshed management efforts. The comprehensive dataset is crucial for informed decision-making and sustainable water resource management, underscoring the need for integrated approaches to mitigate threats, preserve these vital natural assets, and secure water availability for future generations in central Nepal's mountain communities.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
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