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Record W2516191061

Water and Benefit Sharing in Transboundary River Basins

2015· article· en· W2516191061 on OpenAlexaff
Diane Arjoon

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2015
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicTransboundary Water Resource Management
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsWater resource managementHydrology (agriculture)GeologyGeographyEnvironmental science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le partage équitable des bénéfices dans les bassins fluviaux transfrontaliers est nécessaire pour résoudre les conflits entre les pays riverains et atteindre un consensus sur les activités de développement et de gestion du bassin versant. Le partage des bénéfices doit être discuté collectivement par tous les pays riverains pour être perçu non seulement comme efficace, mais aussi équitable. La littérature actuelle décrit principalement ce que l’on entend par le partage des bénéfices d’un point de vue conceptuel. Les arrangements institutionnels pratiques qui assurent le bien-être économique maximal, ainsi que les méthodes développées en collaboration pour encourager le partage équitable des bénéfices, ne sont toutefois pas présentés. L’objectif global de ce projet de thèse est de développer un arrangement institutionnel, qui comprend à la fois des politiques de répartition de l’eau et des mécanismes de partage des bénéfices, afin d’améliorer la gestion des ressources en eau transfrontalières et d’encourager la coopération entre les pays riverains. La méthodologie étend l’approche traditionnelle, basée sur des stratégies d’allocation très limitées en allouant efficacement les ressources en eau et le partage équitable des bénéfices découlant de l’utilisation de l’eau. Cette thèse détaille l’arrangement institutionnel développé et, à travers trois activités distinctes, les principales composantes de l’arrangement sont analysés. Dans l’arrangement institutionnel, une autorité de bassin fluvial (RBA) est l’opérateur d’un système axé sur le marché, dans lequel les politiques d’allocation économiquement efficaces sont identifiées et imposées aux usagers de l’eau, qui doit payer pour l’eau qui leur est alloué. Ces frais sont collectés et redistribués, via une règle de partage spécifique au bassin fluvial, afin d’assurer l’équité entre les usagers de l’eau. Le bassin du Nil oriental est utilisé comme étude de cas pour illustrer l’approche. Il y a des secteurs hydroélectriques et agricoles répartis dans trois pays (Egypte, Soudan et Ethiopie) et une longue histoire de non-coopération dans ce bassin. La répartition actuelle de l’eau repose sur des accords bilatéraux de l’époque coloniale, qui désignent l’Egypte et le Soudan comme les seuls bénéficiaires des eaux du Nil. La coopération future est impérative dans ce bassin pour profiter du potentiel hydroélectrique en Ethiopie, et du potentiel de l’agriculture au Soudan, ainsi que pour atténuer, autant que possible, les effets du changement climatique. Les résultats montrent que la gestion coopérative du bassin du Nil oriental, et de son infrastructure, augmenterait considérablement les bénéfices économiques à l’échelle du bassin et entraiînerait une répartition de l’eau plus efficace. L’arrangement institutionnel garantit que l’eau est retirée ouù elle a la plus grande valeur et que les investissements en amont dans des projets à faible productivité sont découragés. Le plus haut niveau de coopération est effectuée en vertu d’une institution supranationale et toutes les parties doivent se mettre d’accord sur la définition de l’équité dans le le partage des bénéfices. L’imposition d’axiomes spécifiques sur la base de cette vision collaborative de l’équité se traduit par une solution unique pour la répartition des bénéfices économiques. Une règle de partage élaborée avec la participation des parties prenantes peut être plus acceptable parce que la définition de la règle n’est pas contestée, comme ce serait le cas si les règles existantes avaientété appliquées avec leurs propres définitions de l’équité. Enfin, les résultats globaux montrent que la réalisation de compromis entre l’efficacité et l’équité peut se produire lorsque ces deux principes de répartition de l’eau sont couplés afin de maximiser les avantages de l’utilisation de l’eau, puis de réaffecter ces d’une manière équitable.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.916
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.017
GPT teacher head0.208
Teacher spread0.190 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2015
Admission routes1
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