Assessing the effect of distribution system O&M on water quality
Notice bibliographique
Résumé
Historical water quality variations were evaluated in several distribution systems using a data integration approach. Utilities from three Canadian cities, two European cities, and two US cities participated in the study. The approach discussed here combines the use of water quality, system operations and maintenance (O&M) data, a hydraulic model, and a geographical information system. Temporal, spatial, and hydraulic proximities among occurrences were achieved through database queries. This investigation included: 140 coliform‐positive samples in five distribution systems; 48 occurrences of heterotrophic plate count (HPC) bacteria in four systems; and 217 customer complaints from three systems. The objective of this research was to identify the main causes of water quality variations to eventually determine the proportion attributable to O&M activities. The results showed that the role of O&M activities in the occurrence of coliforms in distribution systems varies, explaining 9–45% of coliform cases investigated in each system. O&M work was associated with about 30% of customer complaints investigated in each of the networks studied, and its association with HPC events was negligible in three out of four systems. Although O&M activities benefit water quality in the long term, greater understanding of their short‐term negative effects could better prevent and control potential water quality degradation.
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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 | 0,002 | 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 ».