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Enregistrement W4414918112 · doi:10.1016/j.watres.2025.124737

Evaluation of response measures for water cutoffs using pressure driven analysis simulations

2025· article· en· W4414918112 sur OpenAlexafffund
Stanley Madiziyire, Jacqueline Stagner, Rupp Carriveau, Nihar Biswas, K.K. Johnson, Aaron T. Fisk

Notice bibliographique

RevueWater Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWater supplyResilience (materials science)CutoffBenchmark (surveying)Measure (data warehouse)Psychological resilienceWater supply network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water distribution network (WDN) research rarely explores the effects of response measure configurations for water cutoffs. Furthermore, the research that does explore cutoff response measures quantifies performance with resilience metrics that are often difficult for water utilities to apply in operation. These factors hinder the subsequent exploration of tools that water utilities can use to find solutions for resilient water networks. Failure to address resilience in a WDN can lead to prolonged periods of water supply emergencies after failure events such as source-water contamination. Water supply emergencies are critical problems because they affect the welfare of communities and commercial operations. Thus, it is important for water utilities to have response measures that maintain adequate supply while full operation of the WDN is restored. This study analyzes the network-wide impact of response measures on a benchmark WDN undergoing a water cutoff scenario. Simulation is performed until supply is exhausted to explore the effect of the measures under pressure deficient conditions. The findings in this paper present a methodology that can be used to analyze response measures and aid water utilities in mitigation 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.

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)0,005
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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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