Evaluating the Competing Claims on the Role of Ownership Regime Models on International Drinking Water Coverage
Notice bibliographique
Résumé
<p class="1Body">While progress has been made for providing drinking water through the completion of the Millennium Development Goals and other international programs, millions of people still do not have access to clean drinking water. This study examines how drinking water coverage is impacted using three regime ownership models. Using the framework of the privately-owned, publicly-owned, and decentralized regime models, the impacts of water production, non-revenue water, and unit operation cost are evaluated for drinking water coverage. A sample of 144 utilities across 33 countries were sampled using data from the International Benchmarking Network for Water and Sanitation Utilities. Using ordinary least squares modeling, results indicate that predicting water coverage from water production, non-revenue water, and unit operational costs provided weak explanations of variation for both publicly-owned and decentralized regimes. None of the three regime models established a significant relationship between water coverage and all three independent variables. For publicly- and privately-owned water regimes, decreasing non-revenue water by plugging leaks and improving infrastructure can translate into higher rates of water coverage. For decentralized water regimes, higher levels of unit operational cost can increase water coverage. The regression analyses also showed that broad claims about regime ownership, efficiency, and improved water coverage should be suspect. None of the three regime models established a significant relationship between water coverage and all three independent variables. This suggests that the competing claims that privatized drinking water utilities as being more efficient or more able to provide water coverage as compared to other types of utilities in the literature is not supported when compared across countries.</p>
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».