Learning from intermittent water supply schedules: Visualizing equality, equity, and hydraulic capacity in Bengaluru and Delhi, India
Notice bibliographique
Résumé
Intermittent distribution affects one in five piped water users, threatens water quality, and magnifies inequity. Research and regulations to improve intermittent systems are hindered by system complexity and missing data. We created four new methods to visually harness insights from intermittent supply schedules and demonstrate these methods in two of the world's most complicated intermittent systems. First, we created a new way to visualize the varieties of supply continuities (hours/week of supply) and supply frequencies (days between supplies) within complicated intermittent systems. We demonstrated using Delhi and Bengaluru, where 3278 water schedules vary from continuous to only 30 minutes/week. Second, we quantified equality based on how uniformly supply continuity and frequency were divided between neighbourhoods and cities. Delhi provides 45 % more supply continuity than Bengaluru, but with similar inequality. Bengaluru's infrequent schedules require consumers to store four times more water (for four times longer) than in Delhi, but Bengaluru's storage burden is more equally shared. Third, we considered supply inequitable where affluent neighbourhoods (using census data) received better service. Neighbourhood wealth was inequitably correlated with the percent of households with piped connections. In Bengaluru, supply continuity and required storage were also inequitably divided. Finally, we inferred hydraulic capacity from the coincidence of supply schedules. Delhi's highly coincident schedules result in city-wide peak flows 3.8 times their average - sufficient for continuous supply. Bengaluru's inconvenient nocturnal schedules may indicate upstream hydraulic limitations. Towards improved equity and quality, we provided four new methods to harness key insights from intermittent water supply schedules.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».