DEMAND SIDE MANAGEMENT OF WATER IN ONTARIO MUNICIPALITIES: STATUS, PROGRESS, AND OPPORTUNITIES<sup>1</sup>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Demand side management is being used increasingly by Ontario municipalities as a way to improve the efficiency of water use, defer the costs associated with constructing new water treatment works, and minimize the environmental impacts associated with supplying water. A comprehensive survey of 153 Ontario municipalities was completed in mid‐1998. These ranged in size from small rural townships (with populations as low as 500 people) to the province's largest urban center, Metropolitan Toronto, with a population of approximately 2.5 million people. The questionnaire measured the use of six broad types of demand side measures, including water pricing and metering; municipal by‐laws (ordinances) that promote water conservation; operational and maintenance measures to reduce water losses and consumption; water‐saving plumbing fixtures and devices; public participation programs that encourage water conservation; and other measures, such as water audits. Additionally, the survey collected data on implementation barriers and opportunities. Since the last comprehensive Ontario survey, conducted in 1987 by Kreutzwiser and Fea‐gan (1989), there has been an increase in the use of basic tools such as metering and pricing, plumbing fixtures, and public participation programs. Additionally, new initiatives, such as water audits and computerized monitoring equipment, are being used. However, in many areas opportunities exist to make better use of demand side measures. Unfortunately, municipal capacity to do so often is constrained by (among other factors) limited finances, lack of political will, and public resistance. Demonstration of real cost savings to consumers, and the development of specific goals and objectives for demand side management programs, are two important steps needed to overcome these challenges.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».