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Enregistrement W1856430005 · doi:10.2166/wrd.2015.126

Water reuse perceptions of students, faculty and staff at Western University, Canada

2015· article· en· W1856430005 sur OpenAlexaffabout
D. Velasquez, Ernest K. Yanful

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Reuse and Desalination · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand reclamationReclaimed waterReuseWastewaterWater cycleWater resourcesWater qualityEnvironmental scienceEnvironmental planningBusinessEnvironmental engineeringGeographyEngineeringWaste managementEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global fresh water resources are under increasing pressure from rapidly growing demands and changing climatic conditions. Wastewater reclamation is becoming an important alternative for sustainable water resources management and building climate change resiliency in many regions around the world. Public acceptance and trust of consumers in the quality of reclaimed water is considered by many to be the most important factor determining the outcomes of water reclamation projects. Knowledge of the urban water cycle and water reuse perceptions of student, faculty and staff at Western University were investigated. Results showed that members of the university community are more likely to accept reclaimed wastewater for applications that do not involve drinking or close personal contact. Knowledge of the urban water cycle and water resources in Canada is modest among the university community with a moderate (G = 0.303, p < 0.05) positive relationship between ‘water knowledge’ and ‘close contact acceptability’. The majority of the university community (75.8%) thinks that reclaiming water to provide an alternate source of water in southwestern Ontario is a good idea, but there are still concerns about the presence of chemicals such as pharmaceuticals from reclaimed water and the long-term effects on human health from exposure to these contaminants.

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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,996

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations19
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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