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Enregistrement W4301395367 · doi:10.1139/er-2021-0126

Environmental, economic, and social sustainability of urban water systems: a critical review using a life-cycle-based approach

2022· review· en· W4301395367 sur OpenAlexaffvenue
Thais Ayres Rebello, Gyan Chhipi‐Shrestha, Kasun Hewage, Rehan Sadiq

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityContext (archaeology)Scope (computer science)Life-cycle assessmentProcess (computing)Computer sciencePopulationEngineeringRisk analysis (engineering)GeographyBusinessEcologyProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing number of studies covering different life cycle sustainability assessment (LCSA) tools and urban water systems (UWSs) emphasize the need to synthesize current research. While LCSA studies focus on an integrated approach considering the life cycle assessment (LCA), Life Cycle Costing (LCC), and social life cycle assessment (S-LCA) methodologies, these tools are typically applied separately, disregarding the trade-offs amongst economic, social, and environmental impacts. In this context, this review aims to critically analyze the literature on LCSA tools to enhance the integrated application in the future. Furthermore, we aim to identify technological trends, current challenges, and future research directions to improve sustainability. The ProKnow-C methodology was applied using a combination of four keyword sets and three databases. We selected 72 relevant papers that were analyzed in detail. Results demonstrate that authors apply different boundaries when using different LCSA tools, and lack of data was also a common issue. Furthermore, papers lack system description in the scope definition, leading to a biased interpretation of results. Another important issue was the functional unit selection, which did not represent the complexity of UWSs, lacking important details such as water loss, water quality, and population served. Water treatment is the most researched process in UWSs, and stormwater systems (collection or treatment) are rarely included, representing only 25% of the analyzed literature. In conclusion, the application of LCSA tools faces fundamental challenges, such as data quality and availability. Concerning the engineering improvements, future works should use LCSA data to support design and technology development, also focusing on human behaviour and frugal technology alternatives. Finally, new paradigms need to be developed and applied to enhance sustainability and integrate UWS.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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