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Enregistrement W1571982657

Patterns of water: the water related practices of households in southern England, and their influence on water consumption and demand management

2013· article· en· W1571982657 sur OpenAlexfundno aff
Martin Pullinger, Alison Browne, Ben Anderson, Will Medd

Notice bibliographique

RevueePrints Soton (University of Southampton) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUniversity of OxfordLoughborough UniversityDepartment for Environment, Food and Rural Affairs, UK GovernmentCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of LeedsUniversity of Essex
Mots-clésLaundryUnit (ring theory)HygieneConsumption (sociology)Water consumptionWater useGeographyPsychological interventionDescriptive statisticsDiversity (politics)SocioeconomicsBusinessEnvironmental resource managementWater resource managementSociologyEnvironmental sciencePsychologyEcologySocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report contains the findings of survey research on the patterns of water using practices in households across the South and South East of England. Following a ‘practice based’ approach to water demand, this research takes practices as the unit of analysis when exploring water use – rather than attitudes, behaviours or simply ‘litres used’ – and highlights how this changed unit of analysis allows for a deeper understanding of the routines and habits of everyday life that lead to domestic water consumption – washing and personal hygiene, doing the laundry, gardening, cooking etc. Based on an 1800 person survey across the south and south east of England, and a range of descriptive and cluster analysis, this research highlights the diversity of dynamics shaping domestic water demand in the UK and may help bring new insights into how to construct interventions, and into the future trajectories of different practices and levels of water consumption.

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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,293

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,165
Écart entre enseignants0,157 · 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

Citations55
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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