INCOSE Practitioners Challenge 2019: Clean Water and Sanitation in the Ganges River Basin
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
ABSTRACT During the INCOSE International Symposium 2019, INCOSE issued a Practitioners Challenge to address the problem of clean water and sanitation in the river Ganges basin in support of the broad focus INCOSE has placed on the topic of clean water and sanitation to tackle the National Academy of Engineering (NAE) Grand Challenges previously identified by the INCOSE Academic Council. The INCOSE Board chose to continue the Academic Council's work on the NAE Grand Challenges, focusing on Clean Water and Sanitation (CWS) and working to establish Memoranda of Understanding (MOUs) with organizations to provide systems expertise as appropriate. The United Nations’ (UN) may be one such organization with their focus on global Clean Water and Sanitation in their Sustainable Development Goal 6 (SDG 6). The team was asked to demonstrate the application of Systems Engineering principles and methods to explore solutions to achieve clean water for the inhabitants of the Ganges River basin. After applying different systems engineering techniques and carrying out research, the team identified a multi‐facetted approach to addressing the clean water challenge, identifying key areas where systems engineering can be of benefit. Though this problem is, on the surface, one of technology and land use, it is set against the backdrop of arguably one of the most complex socio‐economic regions on the earth. The need to address cultural aspects of the system and facilitate changes in human behavior, therefore, stands out as being particularly important in order to affect a successful outcome. Another key observation was that approaching and achieving the UN goals individually could lead to undesirable, unintended consequences due to strong interdependencies. This is an area where systems engineering could make a major contribution.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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