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Enregistrement W4200525153 · doi:10.1002/essoar.10509734.1

Understanding Urban Water Sustainability Transitions to One Water Using Science-based Expert Interviews

2021· preprint· en· W4200525153 sur OpenAlexaboutno aff
Donya Dezfooli, Mazdak Arabi, Jessica Bolson, Inge Wiersema, Michael C. Sukop

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWater Research Foundation
Mots-clésPreprintWorld Wide WebSustainabilityInternet privacyComputer scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water management practices in cities around the world are faced with growing social and environmental pressures. Unfortunately, the linear “take-make-waste” approach, previously recognized as the most conclusive practice to address water-related issues, has been found to be unsustainable due to its dependence on the limited availability of energy and resources. It is, therefore, necessary to change the current linear approach dominant in most cities across the world to one that utilizes a high degree of reuse and recycling that is known as “One Water”. The goal of this study is to evaluate a series of expert interviews that were conducted with utilities across the US and Canada to gain insights into implementing One Water principles. Interpreting several interviews is the key step to provide water managers with an understanding of the perspective and required actions towards transitions in urban water management. The results indicated that although several pressures were described in the expert interviews responses, climate change was the most frequently described pressure, followed by water quality impairments and population growth. Moreover, it has been identified that the studied cities have implemented several strategies such as green infrastructure, recycled water, desalination, and stormwater management to achieve this holistic approach. The thematic analysis revealed that all cities demonstrated the importance of cultural change to break down silos and support various technological solutions. Further investigations revealed that cities encounter several barriers that inhibit the One Water transition. One of the most frequently discussed barriers was related to financial challenges in most cities, especially in light of the pandemic when substantial cities lost their revenue. In addition to the financial challenges, lack of regulatory process and framework, institutional barriers for expanding One Water strategies, short-term thinking, lack of collaboration, community resistance to change, lack of public support, and water rights were mentioned by participants as the top barriers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,155 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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