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Enregistrement W2032875331 · doi:10.1061/40644(2002)150

Making More Sustainable Decisions for Asset Investment in the Water Industry - Sustainable Water Industry Asset Resource Decisions - The SWARD Project

2002· article· en· W2032875331 sur OpenAlexaff
Richard Ashley, David J. Blackwood, David Butler, Paul Jowitt, Crina Oltean‐Dumbrava, John Davies, G. McIlkenny, Timothy J. Foxon, Daniel Gilmour, H. P. Smith, Sue Cavill, Matt Leach, Peter J. G. Pearson, Hazem Gouda, W. B. Samson, N. Souter, Sarah Hendry, James Moir, F. J.-C. Bouchart

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityBusinessAsset (computer security)Water industryAsset managementSustainable developmentResource (disambiguation)Environmental economicsEnvironmental resource managementEnvironmental planningWater supplyComputer scienceEngineeringEnvironmental scienceEconomicsFinanceEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective Integrated Water Management (IWM) is an aspiration for all those engaged in water service provision, and is a key component of the World Water Vision. Part of this includes the sustainability of water systems and their interaction with other urban systems. In the urban drainage field, there are many examples of attempts to establish effective integrated systems. A major problem, however, is the elusive nature of the concept of sustainability and how to translate what is known in terms of sustainability principles and objectives into action within the IWM perspective. Case studies are presented that illustrate how urban drainage problems can be approached in a way that takes due account of sustainability considerations. These studies utilise a new Guidebook that presents multi-criteria decision support systems to assist Water Service Providers (WSPs) to assess the relative sustainability of water/wastewater system asset development decisions. The Guidebook was developed as part of a UK government and industry funded multi-partner project over the past 4 years. An essential feature of the Guidebook is its transparency, as it is intended to be accessible to all stakeholders affected by a proposed development.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeSans objet
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
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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