Supporting the implementation of effective urban water conservation and demand management strategies
Notice bibliographique
Résumé
There is an urgent need to ensure the sustainability of urban water resources. In the face of growing challenges including urbanization, climate change, and increased competition for available resources, new and innovative water management strategies are required. The conventional approach to sustainable urban water management typically focusses on the supply dimension; however, this has proven to be largely inadequate and many are calling for a new approach to addressing this issue. The aim of this thesis is to examine how the water meter data management and analysis systems might be improved to better support water conservation efforts by exploring the literature and carrying out a case study of the City of Vancouver. Literature covering the field of urban water demand modeling as well as conservation interventions and their use in reducing potable water demand were reviewed within the context of the changing understanding of urban water resource sustainability and its dimensions. A case study of the City of Vancouver parks system then explored how existing water meter data could be leveraged to support conservation efforts. The results found that while there have been substantial efforts undertaken to characterize and understand the factors that influence water demand, behaviour and social factors remain largely unaccounted for which are vital dimensions to include in the development of solutions. The case study findings demonstrated that the analysis of existing data can be successful in understanding conservation strategy options, which can be a useful entry point in addressing this highly complex problem. Across the literature and case study the findings highlight the gap in knowledge around water use and behaviour that is evident when the focus is on sustainability. Future work is recommended to incorporate a wide range of influencing factors that go beyond the conventional supply oriented paradigm.
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 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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».