Investment possibility based models for public–private partnerships in water projects
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.
Notice bibliographique
Résumé
One of the key issues that govern the success to invest is creating prospects for the return of investment. However, this is often hampered by a lack of research in determining the region or the area that has the potential for such a project delivery method, and the ability to repay the loan has not been considered. Developing positive cash flow projects depends on the inclination and ability of the customers to pay for the offered services. The aim of this paper is to (i) investigate the effect of Gross National Income (GNI) and the percentage of the population with access to potable water on selection of candidate countries for public–private partnership (PPP) investment in water projects and (ii) model the relationship between (GNI) and the percentage of the population with access to potable water and candidate countries. Four models have been developed to categorize the countries into investment groups. Data used in this paper, as well as the percentage of their respective populations that have access to potable water, were collected from 195 countries. K-means and discriminant analysis techniques have been used to build four investment decision making models. These models have been validated using real data from 40 countries and are helping PPP developers and investors select the region or area that has access to potable water and the ability to repay the loan using GNI.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle