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Enregistrement W4416425823 · doi:10.17758/uruae29.ua1125465

Comparative Analysis of the Effectiveness of Water Conservation/Water Demand Management: A Case Study of Polokwane Local Municipality and City of Cape Town Metropolitan Municipality

2025· article· W4416425823 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapeMetropolitan areaMegacityQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water conservation and demand management (WC/WDM) represents one of the most effective strategies for managing South Africa's scarce water resources sustainably.This study conducts a comparative analysis of the WC/WDM strategies effectiveness in the City of Cape Town Metropolitan Municipality and the Polokwane Local Municipality.The strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT) analysis framework was used to examine Cape Town's strategic response to the drought crisis of 2016 -2018, emphasizing its proactive implementation of WC/WDM measures.However, PLM remains susceptible to drought patterns, with literature predicting severe droughts in the future.This comparative study was conducted between the two municipalities and data were collected through the analysis of municipal policies and reports' documents, and secondary sources (water use and population density data) to assess water supply versus water demand statistics and trend analysis.Threats such as climate change, population growth, and recurring droughts pose significant risks to water security in both municipalities.However, there are measures to improve water resilience, such as investing in sustainable technologies, raising community knowledge, and fostering peer learning.The findings of this study underscore the pressing need for adaptive and inclusive WC/WDM strategies tailored to the unique challenges faced by each municipality.This study offers valuable insights for inter-municipal benchmarking, improvement and implementation of policy frameworks.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

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
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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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