H2O for All? Examining the Potential of Public-Public Partnerships in the Water Sector
Notice bibliographique
Résumé
Public-private partnerships (PPPs) in the water sector involve a private company carrying out the act of water provision while the state retains ownership of the service’s assets, an approach taken by various countries of the global South in the early 1990s. Recently, however, there has been a return to the public sector for water service in some areas in the form of public-public partnerships (PuPs) which create links across levels of government and between government and other public bodies. Interest in PuPs has been stimulated by an observed failure of adequate water service provision by PPPs (Bakker 2003; Hemson et al. 2006; Swyngedouw 2004). This presentation aims to first present a new, textured typology of the different types of PuPs employed in the global South. The PuP typology has been created by surveying academic, government, business, union and non-governmental organization literature. Second, the positive and negative aspects of each partnership configuration will be examined, particularly in terms of how effective each is at delivering water to marginalized communities. My analysis treats water as a “public” or “social” good, something that is essential to human health and well-being. The rationale behind this study is to isolate what types of PuPs would be beneficial to citizens in the global South and ensure that water is treated as a public good.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».