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Enregistrement W4406709581 · doi:10.1016/j.rser.2025.115378

The unspoken value of water infrastructure

2025· article· en· W4406709581 sur OpenAlexaff
Daniel Valero, Elena Pummer, Valentin Heller, Matthias Kramer, Daniel B. Bung, Sean Mulligan, Sébastien Erpicum

Notice bibliographique

RevueRenewable and Sustainable Energy Reviews · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensTerahertz Technology Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater infrastructureValue (mathematics)BusinessEnvironmental scienceMathematicsWater supplyEnvironmental engineeringStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water infrastructure forms the backbone of development, being pivotal for water, food and energy security. Both existing and new infrastructure must cope with global climatic challenges and increased human activity. Continuous investment in water infrastructure is crucial, yet in many cases, investments are deferred as they are not perceived as a priority, leading to deterioration, and public attention typically only arises after accidents or malfunctions occur. A prevailing lack of social awareness, combined with the mismatch between infrastructure lifespan and political cycles, further limits political will—especially regarding investment in ageing systems. This article was prepared to accentuate the extraordinary value provided by water infrastructure. Examples of recent global events are used to exhibit the profound benefits that rarely make their way into traditional cost-benefit analyses to inform decision making. These examples also showcase how essential sustainable development activities (SDG 6, 7, 9) would be severely compromised in their absence. This perspective also contributes to the ongoing debate about water infrastructure not being “fit for finance”, arguing that current financing and investment frameworks –as well as public perception– fail to capture the true societal and macroeconomic value of such systems, thus reinforcing their importance amidst changing climatic and human pressures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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