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Enregistrement W2621621247 · doi:10.3329/jme.v46i1.32520

Non-Revenue Water (NRW) is a challenge for Global Water Supply System Management: A case study of Dhaka Water Supply System Management

2017· article· en· W2621621247 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSewerageNon-revenue waterWater supplyBusinessRevenueWater industryGovernment (linguistics)Water resource managementSanitationPotable waterEnvironmental planningFinanceNatural resource economicsEnvironmental engineeringWater resourcesWater conservationEngineeringEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-revenue Water (NRW) is an important component of commercial water system management. NRW is the result of pipelines leakage, improper, illegal service connections and theft water. NRW contributes system loss that is a buzzword. Actually, NRW is uncounted water that has been produced but it is confirmed to be “lost” before it consumes the customer. This matter agitates for all concern and specially it affects the whole economy. Dhaka Water Supply and Sewerage Authority (DWASA) is one of the main utilities in Dhaka City and it is the mostimportant sector of the Government of Bangladesh. The potable water distribution network has been installed at the whole area of the city and it covers periphery of the city and its extension is going from N. Gonj to Tongi as well as surrounding area of this city. Non-revenue water surveys were conducted on specific fields and areas that were selected randomly. It would be gradually becoming a serious issue affecting the interest of all concerned andwould be one of the major crises to be solved with techno-managerial concept.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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