Using demand elasticity as an alternative approach to modelling future community water demand under a conservation-oriented pricing system: An exploratory investigation
Notice bibliographique
Résumé
Water managers lack practical and readily available tools to inform them about what impact price changes (or changes in other drivers of water use) will have on demand – and therefore revenue – over both the short and long term. This paper examines how the concept of demand elasticity can be used to model changes in annual aggregate water use in response to future changes in major demand drivers including water and electricity prices, average income, population, level of business activity and climate. It does so by describing a pilot investigation completed in York Region in Southern Ontario, where a range of assumptions about price elasticities were used to calculate the rate of growth for water demand over a 40-year period. This investigation was deliberately exploratory and the findings can only be considered indicative and preliminary. However, with further development, the modelling approach described could provide an additional tool to help water managers understand changes in demand, and communities make the transition to a conservation-oriented water pricing system.Les gestionnaires de l’eau n’ont pas suffisamment d’outils pratiques et facilement accessibles à leur disposition pour pouvoir déterminer quelle sera l’incidence des fluctuations de prix (ou fluctuations liées à d’autres facteurs entourant l’utilisation de l’eau) sur la demande et, par conséquent, sur les revenus, aussi bien à court terme qu’à long terme. La présente communication examine la façon dont le concept de l’élasticité de la demande peut servir à modéliser les changements touchant l’utilisation globale annuelle de l’eau en réponse aux changements futurs liés aux principaux facteurs entourant la demande, notamment les prix de l’eau et de l’électricité, le revenu moyen, la population, le niveau d’activité commerciale et le climat. Dans cette optique, la présente communication décrit une étude pilote menée dans la région de York dans le sud de l’Ontario, où une gamme d’hypothèses à propos de l’élasticité-prix a servi à calculer le taux de croissance de la demande en eau sur une période de 40 ans. Cette étude était délibérément de nature exploratoire et les résultats peuvent uniquement être considérés comme étant indicatifs et préliminaires. Cependant, moyennant un développement plus poussé, l’approche de modélisation décrite pourrait fournir un outil supplémentaire qui aiderait les gestionnaires de l’eau à comprendre les fluctuations de la demande et les collectivités à entreprendre la transition vers un système de tarification de l’eau axé sur la conservation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».