Impact Evaluation of Water Infrastructure Investments: Methods, Challenges and Demonstration From a Large‐Scale Urban Improvement in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Impact evaluation (IE) of large infrastructure presents numerous challenges, and investments in urban piped water and sanitation are no exception. Here we present methods for more systematic assessment of the implications of such interventions, discussing tradeoffs between validity, relevance and practicality that arise from alternative approaches. Then, to more clearly illustrate the many issues that typically arise in such IEs, we draw on an example application in Zarqa, Jordan, where the Millennium Challenge Corporation invested about US$275 million to upgrade and extend piped water and sewer networks, as well as increase the capacity of the country's largest wastewater treatment plant. The theory of change for the intervention took a systems view of impacts: the project aimed to improve water supply to urban areas while maintaining flows to irrigators through enhanced wastewater reuse. The case adds valuable evidence on the impacts of large infrastructure investments and illustrates well the challenges of capturing spillovers, mitigating study contamination, maintaining statistical power, and determining overall welfare effects, in situations involving diverse market and nonmarket impacts. These limitations notwithstanding, the application highlights the high value of conducting IEs, and why applied researchers should not give up on pragmatic and interdisciplinary collaborations to evaluation in the face of complex interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».