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Enregistrement W3111895561 · doi:10.1002/wat2.1503

Full‐cost recovery = debt recovery: How infrastructure financing models lead to overcapacity, debt, and disconnection

2020· article· en· W3111895561 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Water · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWater Governance and Infrastructure
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésFinanceDebtEquity valueExternal debtDebt service coverage ratioBusinessDebt levels and flowsEconomicsInternal debt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the 1970s, the international community has pushed a commercial model for water supply based on utility autonomy and full‐cost recovery. This was supposed to deftly solve the persistent problems of poor service coverage and quality, insufficient revenue, and indebtedness. These problems were attributed to poor governance, considered inherent to government management and almost universal to utilities in low‐income cities, especially in the global South. A good dose of business‐like discipline would get these utilities on track. Things are never so simple. Instead, the international debt‐financing system was at the root of many problems that commercialization was supposed to solve, driving both the acquisition of new debt and a focus on large infrastructure projects that further increased debt burdens while failing to meet the needs of the urban poor. The real goal of commercialization was debt collection: to ensure that international lenders and international investors under financialization–are paid. This has led to unaffordable tariffs and consumer debt for utility services. Escaping this “debt trap” requires a new philosophy of infrastructure financing, one that democratizes decision‐making, focuses on smaller projects of social and environmental value, and considers “use value” rather than simple exchange‐value in assessments of what it means for an investment to be productive. This article is categorized under: Human Water > Human Water

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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