PANIWATER: Risk in Water Management Workshop presentations (Dec '23)
Notice bibliographique
Résumé
Version 1.0.0 This archive contains the presentation given by the invited speakers for the workshop "Risk in Water Management", held on December 13th 2023 in Rome, organised by the Horizon 2020 project PANIWATER (Grant Agreement N° 820718) Presentations inlcuded in this archive version are 1-Circular economy solutions for Wastewater Resource Management - Rita Dhodapkar (CSIR-NEERI)3-The general risk assessment framework applied to water contamination - Emanuela Testai (Istituto Superiore di Sanità - ISS)4-Wastewater reuse in Apulia Region: a best practice approach to governance challenges - Roberta Rana (Autorità Idrica Pugliese)5-Water Safety Plans: the experience of Acque Bresciane - Michela Biasibetti6-Funding opportunities in Horizon Europe - Fabio Ugolini7-Anaerobic process as mainstream treatment option for urban wastewater - Concetta Tomei8a-Novel advanced oxidation processes for controlling known and unknown micropollutants in wastewater: treatment strategies - Domenico Santoro 8b-Novel advanced oxidation processes for controlling known and unknown micropollutants in wastewater: online and real-time control by fluorescence - Paolo Roccaro9-Interaction between microplastics and antibiotic-resistant bacteria in water: Effect on disinfection performance - Kyriakos Manoli Presentations not included in this archive version are2-Risk assessment methods, hazard identification, environmental risks and public health implications - Pawan Labhasetwar In addition are included:- a pdf file with the meeting agenda and the speakers short bios- a pdf file with the poster used to advertise the event for info, please contact: innova@paniwater.eu
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,592 | 0,392 |
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 ».