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Enregistrement W3137410161 · doi:10.1139/er-2020-0090

Sustainable, resilient, and reliable urban water systems: making the case for a “one water” approach

2021· article· en· W3137410161 sur OpenAlexaffvenueabout
Sarin Raj Pokhrel, Gyan Chhipi‐Shrestha, Kasun Hewage, Rehan Sadiq

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationEnvironmental planningBusinessGovernment (linguistics)Environmental resource managementPopulationIntegrated water resources managementWater resourcesService (business)StakeholderSustainabilityStormwaterEnvironmental economicsEnvironmental scienceEconomic growthSurface runoffEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An urban water system (UWS) has three main service components: (i) drinking-water; (ii) waste-water; and (iii) storm-water. Historically, each component in urban water development evolved over time with different objectives for “different” types of water. Even today, the trend continues, as different urban water services are managed in silos. This trend is less sustainable, resilient, and reliable, mainly because of significant pressures on freshwater supplies exerted by the increasing population, demand for high living standards, rapid urbanization, and climate change. To cope with these challenges, the conventional thinking needs to change. This paper identifies a number of significant research gaps related to inter-relationships among various UWS service components. An innovative paradigm, the “one water” approach (OWA), which considers “urban water” as a single entity, is investigated herein. Currently, Australia, the USA, and Singapore are leading the implementation of the OWA, whereas only a few Canadian municipalities have embraced OWA at a very basic level. Among the EU nations, the Netherlands have emphasized the need for integrated water resource management in an urban environment. This review highlights the challenges in adopting the OWA, and also proposes guiding principles in ongoing water management practices. Institutional complexities involving an intricate regulatory structure for different UWS service components, a wider fragmentation in decision making at government levels, and insufficient stakeholder engagement within and between water utilities and other institutions present serious challenges. Various strategies such as, data sharing between water utilities, use of novel technologies (e.g., artificial intelligence, sensor technologies), and visionary leadership at different government levels have been identified as key drivers for the adoption and implementation of the OWA. The authors believe that a paradigm shift from “conventional” approach to OWA is needed to increase resiliency and reliability of water services and assist decision-makers of UWSs.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,204 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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