CORPORATIZATION AS A MEANS OF IMPROVING WATER QUALITY: THE EXPERIENCE IN VICTORIA, AUSTRALIA
Notice bibliographique
Résumé
Factors including fragmentation, a lack of direction, poor accountability, poor water quality, and a sizable state government subsidy contributed to the rural water industry in Victoria, Australia, in 1993. In 1993 the state government set out parameters for reform to change the size, structure, performance, and culture of the water industry. The path taken was not privatization, but corporatization. Tools used included amalgamation of organizations; separating water provisions from local government; changing the composition and reporting mechanisms of the boards; establishing clear benchmarks and performance criteria; making information publicly available; and providing a commercial orientation. The outcomes of the reforms were to be a focus on water quality and effluent management. In 2001, 15 water authorities were in place. There were significant improvements in accountability, finances, and performance. The authorities provided information on performance to both the state and the public. Reductions of operating costs have been in the range of 20-35%, with savings put back into new infrastructure. Water quality has significantly improved in a number of parameters and effluent management has also improved. This paper describes the challenges faced before the reform process, the reforms initiated, and the outcomes. It argues that privatization is not the only path to improvement: Developing a corporate structure and accountability can also deliver substantial improvements.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».