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Enregistrement W3154983862 · doi:10.1080/14615517.2021.1911752

Rural water sustainability index (RWSI): an innovative multicriteria and participative approach for rural communities

2021· article· en· W3154983862 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.

Notice bibliographique

RevueImpact Assessment and Project Appraisal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Resources and Sustainability
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésSustainabilityDelphi methodIndex (typography)Environmental planningEnvironmental resource managementEnvironmental Sustainability IndexGeographic information systemRural areaGeographyBusinessComputer scienceEnvironmental scienceCartographyPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a Rural Water Sustainability Index (RWSI). Using this tool, decision-makers can identify and prioritize locations that require state intervention to develop strategies and guarantee water to rural communities. Multi-criteria analysis (MCA) and Geographical Information System (GIS) were combined to integrate different indicators into the assessment and generate maps showing spatial levels of water sustainability in rural communities. RWSI was applied on a case study in 26 rural communities in the municipality of Pombal, Paraíba, Brazil. We realized 165 interviews with those living in rural communities. Consultation with experts was conducted using the Delphi method to assign weights and scores to the components, subcomponents, and indicators. The results illustrated a heterogeneous spatial behavior between rural communities of the municipality of Pombal, even though the index values for the majority (57.7%) of communities ranged from 5.8 to 6.0. For application in other countries and regions, researchers need to conduct public and expert consultation to adjust weight of components and subcomponents, and then the RWSI method can estimate water sustainability and produce maps anywhere in the world.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,828

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,370 · 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