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Enregistrement W6942192346 · doi:10.14288/1.0431604

A path towards "one water" community : performance assessment and benchmarking

2023· article· en· W6942192346 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingResource (disambiguation)Component (thermodynamics)StormwaterWater supplyPhase (matter)Service (business)Water resourcesKey (lock)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An urban water system (UWS) has three main service components: (i) drinking water; (ii) wastewater; and (iii) stormwater. Historically, each component in urban water development evolved with different objectives for “different” types of water. Even today, the trend continues, as urban water services are managed in silos. The silo-based approaches are less sustainable, resilient, and reliable, mainly because of significant pressures on freshwater supplies exerted by the increasing population, high living standards, rapid urbanization, and climate change uncertainties. To cope with these challenges, conventional thinking needs to change. An innovative paradigm, the “One Water” approach (OWA), which considers “urban water” as a single entity, is the need of the hour. Currently, Australia, USA, and Singapore are leading the implementation of the OWA whereas the EU nations have emphasized the need for integrating water resource management (reflecting the One Water concept) in an urban environment. Only a few Canadian municipalities have embraced OWA at a very preliminary level. This research aimed to develop an OWA-based framework to improve urban water sustainability, resiliency, and reliability. The research entailed five phases. Phase 1 identified Key Performance Indicators (KPIs) to evaluate drinking water, wastewater, and stormwater performance individually. Phase 2 developed a performance assessment model that benchmarked UWS performance, determined weaknesses, and recommended necessary interventions to enhance overall performance. Phase 3 provided a bigger picture of OWA (definition and scope) concept, existing practices, and challenges to implementing OWA in a real-world environment. In addition, it also developed an optimization model to identify the optimum water conservation strategies to reduce potable water use. Phase 4 developed and prioritized OWA indicators to evaluate integrated UWS (IUWS) performance and measure water systems’ sustainability, resiliency, and reliability. Phase 5 adopted a design thinking approach to develop best practices in implementing OWA in UWS. The results of this research will provide foundational knowledge to evaluate individual water system performance and set performance benchmarks for small and medium-sized UWSs. In addition, the findings from this study will open new avenues for urban water managers to adopt OWA in their existing systems to evaluate their IUWS performance. Thus, it will assist policy-makers in establishing new guidelines to improve their UWS holistically and help decision-makers make strategic decisions to address an increasing urban water service demand.

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)0,151
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,136
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1510,136
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0180,022
Science ouverte0,0050,013
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,168 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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