Hierarchical Optimization of Integrated Water Reuse Schemes
Notice bibliographique
Résumé
With up to 40% of the world's population in over 80 countries and regions experiencing water stress, water reuse has emerged as a genuine and reliable alternative that can be used to supplement, and in some cases substitute, traditional water sources.The already large number of water reuse schemes, existing primarily in areas of fresh water shortage, is expected to increase in the future due to several factors.In industrialized countries, the main drivers are the lack of dependable water supplies and wastewater disposal sinks, while the need to provide economically feasible new water supplies and protect existing water sources from pollution are the key factors influencing water reuse in the developing world (Asano 1999).An important factor that needs to be considered in the context of planning of future water reclamation undertakings is the scale of the projects.The water reclamation projects are driven by demand and lack of alternative sources, which lead to projects being considered, or even made feasible, by securing one or several large customers, which offers greater demand security than securing smaller customers.As the demand for reclaimed water rises in the future, the number of potential end-users will also increase, leading to larger and more complex projects requiring adequate tools for their development.In the city of Chicago, for example, which currently reuses only 2% of effluents discharged from its seven wastewater treatment plants (WWTPs), a study of future water reuse opportunities identified over 800 potential users (Meng 2005).
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».