Implementing wastewater treatment projects through build–operate–transfer contracts
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the initial assessment of wastewater treatment (WT) projects through Public Private Partnerships (PPPs).Due to the fact that the initial investment of a PPP-type WT project is too high and can be fi nanced by both the public and private sectors, crucial during the project's feasibility stage is to estimate the partners' funding rates.Herein, the fi nancial analysis that is included in the cost benefi t analysis methodology as well as the quantitative value for money assessment method are used, in order to introduce a new process that estimates the funding ratios of the partners.Specifi cally, the process calculates the upper and lower boundaries of the public and private sectors' funding ratios in the initial investment, which include all the funding scenarios that are profi table for both partners.It applies mostly in the WT projects that are considered to be implemented through the build-operate-transfer contract type, which is probably the most commonly used type in PPPs.The new process is used in a WT project case study, in which alternative funding scenarios of the initial investment are examined and two specifi c funding scenarios are distinguished, which include all the possible funding ratio values by the public and the private parts.The process that is presented here can be a useful tool to decision makers, because it helps them to evaluate different funding scenarios of the initial investment and to select the most suitable in each case option, that will be profi table for both partners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».