Advancing on the promises of techno-ecological nature-based solutions: A framework for green technology in water supply and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nature-based solutions (NBS) are increasingly proposed for effectively and adaptively addressing societal challenges such as water security and natural disasters. However, NBS that are exclusively reliant on natural processes are not fit-for-purpose for the provision of safe drinking water – some range of built technology is required. There is a wide spectrum of techno-ecological NBS – ‘green technologies’ – that are fit-for-purpose in the treatment and distribution of safe drinking water. A framework was developed to enable an accurate and transparent description of the ‘green’ attributes of technology – including green infrastructure – in the water industry. The framework differentiates technology ‘greenness’ by relatively examining key attributes that may cause environmental impacts across the technology's life cycle through the lens of the environmental setting in which it is applied. In the water industry, green technology can be described by four main attributes: natural-resource basis, energy consumption, waste production, and footprint. These attributes are closely linked and must be considered relative to the biophysical and human environments in which they are applied and the other technologies to which they are being compared. The use of the framework can facilitate techno-ecological decision-making that strives to address diverse stakeholder priorities – including the influence of sociocultural factors on the green technology preferences of individuals, groups, or communities.
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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 | 0,015 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,038 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».