Flooded with potential: urban drainage science as seen by early-career researchers
Notice bibliographique
Résumé
This opinion paper reflects on the current challenges facing urban drainage systems (UDS) research, along with solutions for fostering sustainable development. Over the course of a year-long project involving 92 participants aged 24-38, including PhD candidates, post-doctoral researchers, and early-career academics, we identified critical challenges and opportunities for the sustainable development of UDS. Our exploration highlights four key challenges: limited public visibility leading to resource constraints, insufficient collaboration across subfields, issues with data scarcity and data sharing, and geographical specificities. We emphasise the importance of raising public and political awareness regarding UDS's vital role in climate adaptation and urban resilience, advocating for blue-green infrastructure and open data practices. Additionally, we address systemic academic barriers that hinder innovative research. We call for a shift away from metrics that prioritise quantity over quality. We recommend establishing stable career pathways that empower early-career researchers. This paper aims to catalyse a broader community dialogue about the future of UDS research, uniting voices from various career stages. By presenting actionable recommendations, we aim to inspire fundamental changes in research conduct, evaluation, and sustainability, ensuring the field of UDS is prepared to meet pressing urban water management challenges worldwide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».