Future water demand modeling: A multi-sector review using a streamlined methodological approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Future water demand modeling is of crucial importance for stakeholders, particularly in the era of rapidly changing climate and socioeconomic conditions. The modeling results can be applied to develop effective adaptation strategies that ensure equitable and sustainable allocation of water to various economic sectors, including institutional, commercial, industrial (ICI), residential and agricultural. However, a comprehensive review of existing future water demand modeling methods that consider both climatic and socioeconomic factors as well as the major economic sectors is currently lacking. This review article contributes to fill this knowledge gap while introducing a more streamlined and comprehensive methodological approach for conducting literature reviews in the environmental sciences domain. At the core of this method is a new framework designed to support research questions formulation and literature search strategies named STAR (Systems, Trouble/Treatment, Alternative, Response). In addition, it presents a data-requirement-based metric as well as a new nomenclature for classification of surveyed methods and approaches to guide the selection process of future water demand modeling methods. Furthermore, it proposes a hybrid modeling approach made up of three components (computational intelligence, dynamic systems and probabilistic scenarios) in the form of a theoretical workflow for future water demand modeling. The proposed workflow ensures broad applicability, making it adaptable not only to water demand management but also to a wide range of challenges across the environmental sciences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».