Development of Consumer Perception Index for assessing greywater reuse potential in arid environments
Notice bibliographique
Résumé
Arab countries are primarily situated in arid environments and face serious water scarcity challenges due to growing populations, urbanization, and climate change impacts. Reusing greywater, if adequately treated at the point of generation, poses less human health risk as compared to blackwater reuse. Consumers have several reasons for being unwilling to reuse greywater, including potential health risk, religious and cultural concerns, and feeling uncomfortable. There are several possible reuse applications of treated greywater, such as watering plants, floor cleaning, landscaping, toilet flushing, etc. Therefore, it is important to assess consumer perceptions about greywater reuse before its implementation in any region. In this research, a framework based on greywater reuse indicators (GWRI) was developed to assess consumer perceptions before and after introducing low-cost treatment (LCT). Later the framework was implemented for Muscat, Oman. A questionnaire survey was carried out with 110 households located in diverse socioeconomic settings to collect data about general demographics, existing water uses, water sources, greywater applications (after LCT), and in-house plumbing systems. Seven key GWRI were estimated and aggregated to develop an overall consumer perception index (CPI). The study results revealed that CPI improved significantly from ‘very low’ to ‘high’ after introducing LCT. However, governments should provide financial assistance to consumers for improving in-house plumbing systems, based on detailed investigations. The studyrevealed that the CPI can be applied across the globe and can save time and effort for municipal managers, engineers, and policy makers by providing information that will enable effective decision-making.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».