What's your story? Practitioners' tacit knowledge and water demand management policies in southern Africa and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Water efficiency research has focused on consumption rates and the tools—for example, pricing—designed to modify consumers' demand. But municipal practitioners can also be a highly influential group and have been neglected in the conventional water demand management (WDM) research. To understand better how to make WDM policy implementation more successful, practitioners “tacit knowledge” must be identified and examined. Tacit knowledge consists of deep beliefs and values about the way the world works and is important. Grounded in practical experience, tacit knowledge is informal, unspoken and often difficult to articulate. People may not even be consciously aware of their tacit knowledge; rather, their deepest beliefs and values operate as an implicit and unquestioned background understanding that shapes how they see the world and act within it. Tacit knowledge influences why practitioners are concerned about WDM, how they act on that concern and what they say about the issue when they talk to their colleagues. Identifying and understanding the potential influence of tacit knowledge would be tremendously valuable for day-to-day practices in growing municipalities and for government agencies that are responsible for infrastructure and sustainable development. By understanding practitioners' learning processes, their rationale for action and the organizational cultures in which they operate, it will be possible to make more informed policy recommendations.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».