Notice bibliographique
Résumé
Potable water treatment is one of the most challenging and complex systems that municipalities need to deal with considering limited resources. The average age of continuously deteriorating Canadian water supply system was 36 years and that would require 3.1 billion dollar to bring the system at satisfactory level. Operators have little attention to plant infrastructure and equipment compared to water quality and day-to-day operational activities. Water treatment plant (WTP) includes several elements, such as tanks, basins and pumps. Essential condition parameters are selected including technical, physical, environmental, and operational aspects of WTP. Data on the WTP conditions are collected from experts and consultants in this domain. The targeted experts were operators, designers, consultants, regulators and researchers across Canada and few from abroad. To determine the condition index of a WTP element, value additive multi-attribute theory (MAUT) has been used where average weights and scores are considered. It is concluded that the average condition index for settling basin ranges from 9.6 (best scenarios) to 1.9 (worst scenarios) and from 9.6 to 3.4 for pumps of WTP. Analysis reveals that, for tank and basins, design and construction stage is the most important parameter to the WTP condition. On the contrary, operational parameter is the most important for pumps. The study also highlights durability issues and details in structural design as the most important parameters for future condition of tanks and basins. However, operation and maintenance practice are the most important parameters for pumps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».