4. Greywater management in the northeastern Badia of Jordan
Notice bibliographique
Résumé
This chapter looks at the feasibility of adopting non-conventional GW management policies for small, rural communities in the north-eastern Badia of Jordan. \nThe north-eastern Badia comprises 33 small clusters (communities), all of which lack public sewerage networks. The most common wastewater collection method is the use of pit latrines and unlined cesspools. About two-thirds of the population separate GW from blackwater, but use the GW for irrigation in an uncontrolled manner and without any treatment. A local stakeholder committee (LSC) formed \nof and including community members and officials was engaged in all project activities, including field visits to wastewater/GW treatment-and-use projects as well as a training workshop on public participation concepts and participatory rapid (or rural) appraisal (PRA) tools and methodologies. Relevant social, economic, and environmental data and information were collected utilizing PRA tools as well as formal surveys. One of the clusters – Rawdat Al-Amir Ali – was appointed as a research site based on specific criteria set by the research team and the LSC. Greywater quality and quantities generated from different fixtures of six households at the research site were investigated during the period March–August 2005. Different cost-effective and technologically-sound alternative treatment options were assessed, taking into consideration potential reuse opportunities. Two different treatment options were considered: 1) septic tank followed by intermittent sand filter; 2) up-flow anaerobic sludge blanket (UASB). Two pilot plants were designed, installed and operated in two households at the research site.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».