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Enregistrement W2525557005 · doi:10.5539/jsd.v9n5p55

Success and Success Factors of Domestic Rainwater Harvesting Projects in the Caribbean

2016· article· en· W2525557005 sur OpenAlexvenueno aff
Everson J. Peters

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRainwater harvestingBusinessPromotion (chess)DeliverableRegretQuality (philosophy)Adaptation (eye)SubsidyEnvironmental economicsEnvironmental resource managementProcess (computing)QuestionnaireEnvironmental planningEnvironmental scienceEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p style="margin: 0cm 0cm 10pt; text-align: justify;">In the Caribbean, domestic rainwater harvesting (DRWH) projects are being implemented to augment water supplies in water scarce islands and as a no-regret approach to adaptation to climate change. The evaluation of these projects is usually limited to the implementation process i.e. measuring the ability of the project to meet the set deliverables. Factors that are considered are the cost and time specified for the installation of the DRWH systems and the quality of the harvested water. There is seldom a post-project evaluation to determine whether the beneficiaries are able to properly maintain the system and or to improve on it, or whether the project is leading to increased household collection and use of rainwater in the project location and its environs. This paper is based on a survey of key stakeholders actively involved in the promotion of DRWH over a number of years. Active involvement was the basis of accepting the information on their perception as adequate in providing a reliable measure of the level of success of DRWH projects. The metrics for success were based on stakeholders’ perspective of the success of DRWH projects as determined by community involvement, rate of uptake of DRWH, increased awareness, impact of training on maintenance of systems, appropriate use of the systems, increased use of rainwater, increased capacity of community leaders to train and improved support by local private sector. It was found that there was willingness to invest in DRWH particularly among the stakeholders who have regularly used rainwater. The stakeholders were also asked to corroborate a set of pre-selected factors that were considered important for the successful development of DRWH projects. A ranking of these factors indicated that although the cost of the DRWH systems was the most important factor for success, technical issues were imperceptibly more important than economic and social issues.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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