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Enregistrement W4407831252 · doi:10.1002/aws2.70017

Robustness and Related Concepts for Climate Adaptation in Drinking Water Treatment Systems

2025· article· en· W4407831252 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAWWA Water Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésRobustness (evolution)Vulnerability (computing)Risk analysis (engineering)Climate changeEnvironmental resource managementEnvironmental scienceComputer sciencePsychological resilienceBridging (networking)Environmental planningReliability engineeringEngineeringBusinessComputer securityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Climate change intensifies extreme weather events, potentially posing significant challenges to the quality and quantity of surface water available for drinking water treatment. Quantifying and substantiating a treatment system's capacity and vulnerability in handling a range of raw water conditions is crucial for preparing for future climate scenarios. Concepts like resilience and reliability and related tools have been applied to drinking water treatment plants (DWTPs), but often fail to capture the operational boundaries of treatment processes. Robustness offers a complementary approach, focusing on the range of conditions a system can effectively manage, thereby laying the foundation for improving the system and thus bridging a critical gap in adaptation strategies. This review examines the interconnections between robustness, resilience, reliability, risk, and vulnerability, providing tailored definitions for DWTPs. It also introduces visual diagrams to further illustrate their link and collective role in climate adaptation planning.

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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