Managing water-related energy in future cities – a research and policy roadmap
Notice bibliographique
Résumé
Water-related energy accounts for around one-quarter of California's energy use. Most of the influence is within cities. This project aimed to identify research and policy needs associated with managing energy related to urban water. A workshop was convened with diverse representation from water and energy sectors in federal (US), state (California) and municipal governments, research and regulatory agencies, universities, utilities, not-for profit and private sectors. The workshop established a vision of future cities, including elements of success, research needs and barriers. A subsequent on-line survey was used to estimate the potential, effort and ‘potential-to-effort’ ratio of each suggested element. First suggested steps in the roadmap include: development of educational programmes, combined standards, guidelines, funding and planning for water and energy efficiency, improved understanding and management of factors motivating consumers, and improved methods to quantify and track targets of ‘water-related energy and related greenhouse gas emissions’. The ‘roadmap’ could help streamline future effort and sequencing action. The authors note and reflect on the importance of representation at such a workshop, and an effort is made to understand sources of variability in viewpoints. The semi-quantitative method used could have relevance to wider resource management issues and complex problem resolution.
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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 | 0,016 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».