Drinking water management and governance in small drinking water systems : integrating continuous performance improvement and risk-based benchmarking
Notice bibliographique
Résumé
Drinking water suppliers face challenges associated with changing populations, evolving economies, aging infrastructure, and shifting consumer demands. In small drinking water systems (SDWSs), these challenges are amplified by the pressure created from financial shortfalls and limited human resources. SDWSs are prone to higher rates of drinking water quality failure, are more vulnerable to spatiotemporal variability in water quality, and may be more susceptible to waterborne disease outbreaks than larger systems. Despite these challenges, SDWSs are overlooked in traditional academic and industrial studies, which often place a focus on larger, more complex drinking water supply systems (DWSSs) and the exploration, development, and implementation of new treatment technologies. Given the current state of SDWSs, the main objectives identified for this research were to incentivize continuous performance, improve data resolution and water quality assessment practices for decision-making, and propose an improved drinking water quality management approach for SDWSs. This was accomplished in four distinct steps. The first step was to review the current state of practice of quality management systems and drinking water management systems and approaches in different parts of the world and within Canada to identify management gaps and potential areas for improvement. The second step was to explore the concept of continuous performance improvement and incentivize implementation through functional performance benchmarking. The third step was to improve on current drinking water quality assessment and benchmarking practices by implementing risk through quantifying degrees of compliance/non-compliance and spatial (i.e. location in the distribution system) and temporal (i.e. seasonal) variability through fuzzy rule-based modeling. The fourth and final step was to propose an improved drinking water management framework that fits within the bounds of Canada’s current decentralized governance system. The results of this research have the potential to be used by drinking water utility managers, operators, and planners to improve drinking water quality management in SDWSs at the federal, provincial/territorial, and municipal levels and improve on the current drinking water quality assessment and decision-making processes in place.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».