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Enregistrement W4385549148 · doi:10.1061/9780784485002.003

Sustainable Outcomes for Community-Driven Project Delivery: An Assessment of the Clean Water Partnership in Prince George’s County, MD

2023· article· en· W4385549148 sur OpenAlexaboutno aff
Bello M. Zailani, James G. Hunter, Camille Elizabeth Jenkins, Kamalesh Panthi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutreachGeneral partnershipSustainabilityWorkforcePrivate sectorBusinessStormwaterWorkforce developmentPublic–private partnershipSustainable developmentGreen infrastructureEnvironmental planningEconomic growthSurface runoffFinanceEconomicsPolitical scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipalities in the United States have partnered with the private sector to address increasing environmental challenges posed by stormwater runoff. Low impact development (LID) can be used to establish green infrastructure assets, which can ultimately offer unique opportunities for social equity and workforce development. A sustainability triple-bottom-line framework was used to examine the clean water partnership (CWP), the first Community-Based Public Private Partnership (CBP3) in the US focused on implementing LID projects in Prince George’s County, MD. Results show that adopting a community-driven approach to delivering and maintaining stormwater infrastructure assets can provide long-term sustainable benefits to host communities. This study also highlights the role of outreach programs in enabling minority inclusion and workforce development, especially when it comes to delivering and maintaining green infrastructure assets.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,328
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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