Review of the water–energy–carbon nexus in small and medium drinking water systems: challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Water is a critical resource for human life and plays a vital role in energy production. Energy is equally essential in water supplies but generates carbon emissions to the atmosphere depending on the energy source. Appraising water, energy, and carbon nexus is essential for promoting sustainable drinking water systems (DWSs) in the case of small- and medium-sized utilities, representing a significant portion of the water supply in many countries. Smaller utilities face unique challenges, such as insufficient funding, aging infrastructure, and higher operational costs. This paper examines over 100 studies to identify and comprehensively understand how source type and location, raw water quality, water consumption patterns, system size, land use, population density, topography, infrastructure age, and system losses and maintenance impact energy consumption in small and medium DWSs. The review also identified more than 40 indicators related to energy and carbon from the literature, providing advanced information in this area. Findings suggest a gap in understanding how energy and carbon indicators relate to the utility's operational performance. By analyzing the challenges and opportunities smaller utilities face in optimizing water, energy, and carbon nexus, this paper highlights the necessity of shifting towards cleaner energy sources to mitigate the environmental impacts. It also emphasizes the importance of adopting a holistic approach that integrates technological advancements, regulatory guidelines, and active community engagement to achieve decarbonization in DWSs. The present study aims to inform policymakers, water management professionals, and broader stakeholders about the essential components of sustainable and resilient small and medium DWSs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».