Employing multi-criteria decision analysis to select sustainable point-of-use and point-of-entry water treatment systems
Notice bibliographique
Résumé
Point-of-use (POU) and point-of-entry (POE) drinking water treatment systems are gaining prominence, particularly from the point-of-view of technical appropriateness and consumer acceptance. They are becoming an increasingly viable alternative for small water treatment systems or in individual homes. However, sustainability concerns have been voiced in a number of studies investigating these devices. In this paper, sustainability is examined with respect to the fulfillment of treatment systems for a set of technical, economic, environmental and socio-cultural objectives. Consequently, the use of a hierarchy of sustainability indicators to compare various POU and POE water treatment alternatives is proposed. The indicators' definitions, as well as calculation and normalization methods are explained. The paper also presents a decision model that is capable of selecting the most sustainable treatment option. The model employs the analytical hierarchy process (AHP) to help in the analysis of indicators' relative importance with regard to sustainability and to develop the indicators and criteria weights required for aggregating a sustainability score. The generated sustainability scores essentially level the playing field when comparing POU and POE systems for technical and economic appropriateness for a particular water treatment case, in addition to incorporating more difficult to quantify system traits, such as environmental and socio-cultural sustainability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».