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Enregistrement W1533654442 · doi:10.1002/j.1551-8833.2005.tb07494.x

Stae of the Industry Report 2005: A Guide for Good Health

2005· article· en· W1533654442 sur OpenAlexaboutno aff
Jon Runge, J. Y. Mann

Notice bibliographique

RevueAmerican Water Works Association · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessBusinessMarketingWater industryState (computer science)Critical success factorHealthcare industryHealth carePublic relationsWater supplyEngineeringEconomicsManagementEconomic growthPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results are in from the second annual State of the Industry survey – a comprehensive evaluation of the water industry's overall health. The 2005 State of the Industry report presents key findings from the survey, which included the responses from more than 1,700 utility personnel, service providers, and other individuals. Like the 2004 report, this year's report helps recognize and track significant trends, identify critical and emerging issues – especially those being inadequately addressed – assess water professionals' perception of the relative health of the industry, and provide data that can help the industry prioritize programs and services. In 2005, survey respondents considered the most critical issues facing the overall water industry to be regulatory factors, business factors, source water supply, security, and water storage/ infrastructure, and they identified industry leadership as a new issue. In addition, the 2005 report includes a new look at issues broken down by key US regions and from a Canadian perspective. This year's report also identifies barriers to preparedness and provides a look at utility capital spending; it offers insight into areas of strength and weakness in today's water industry and potential future challenges. The information contained in this article can be used to give direction to the industry's current and future leaders and guide them in directing resources for the healthiest tomorrow.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,242 · 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'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

Citations21
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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