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Enregistrement W7024388581

In search of the water-wise megacity: Assessing current and future challenges for sustainable water management in the city of Toronto

2020· dissertation· en· W7024388581 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUtrecht University Repository (Utrecht University) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrbanizationIntegrated water resources managementSanitationSustainabilityCorporate governanceWater industryWater resourcesPopulationStrengths and weaknesses
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing water challenges are threatening urban regions across the world. Cities in developed countries face the paradox of having universal basic water and sanitation services while experiencing water issues that are as daunting as in developing regions. Such is the case of the city of Toronto in Canada that appears as a region with privileged geographic, economic, and political conditions as well as abundant availability of freshwater. However, the city has historically faced a myriad of water issues that are likely to intensify in the future. Toronto experienced rapid urbanization in the last century which will continue in the upcoming years through population growth and infrastructure development. Climate change comprises another issue that will create extra pressure into the water system. Additionally, water management in the region has been presented as a complicated matter due to the high degree of fragmentation of related institutions, creating challenges of integration and coordination. However, a comprehensive assessment of the actual performance of the city’s water management is lacking. In this regard, the main objective of this research is to assess the sustainability of water resources management and the IWRM performance at the city level, as well as the governance capacity to cope with increasing water challenges. It also aims to identify the system’s strengths and weaknesses and enable the comparison with other urban areas in a qualitative and a quantitative manner. For these purposes, two assessment methods are considered. First, The FUNqyWATER-project serves as an introductory approach that aims to qualitatively assess the current demands for a wide range of human water use functions as well as the underlying drivers that may lead to changes in future demands. Second, The City Blueprint Approach aims to facilitate the assessment of IWRM by (i) identifying the external pressures and conditions that affects the water system, (ii) determining the current performance of IWRM and (iii) assessing the city’s governance capacity to cope with a set of key water challenges. As expected, the results reflect positive results in areas such as provision of basic drinking water and sanitation services, preparedness against water risks, and financing capabilities. However, many weak points were revealed that are not evident, such as insufficient tertiary water treatment, the lack of nutrient recovery or the limited influence on decision-making by the community. The results were compared with other cities around the world but especially with those in the North American region. The integration of the two assessment methods is a potential tool that might be replicated in other cities. Cross-city learning is crucial in the transition towards sustainability of water resources and sound water governance in urban areas.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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