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Enregistrement W7034856354

Water Prices Rising Worldwide

2007· article· en· W7034856354 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIssue Lab (Candid) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Diversity and Evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)LimitingPopulationLiquationNucleofection
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The price of water is increasing -- sometimes dramatically -- throughout the world. Over the past five years, municipal water rates have increased by an average of 27 percent in the United States, 32 percent in the United Kingdom, 45 percent in Australia, 50 percent in South Africa, and 58 percent in Canada. In Tunisia, the price of irrigation water increased fourfold over a decade. A recent survey of 14 countries indicates that average municipal water prices range from 66-cents per cubic meter in the United States up to $2.25 in Denmark and Germany. Yet consumers rarely pay the actual cost of water. In fact, many governments practically (and sometimes literally) give water away for nothing. The average American household consumes about 480 cubic meters (127,400 gallons) of water during a year. Homeowners in Washington, DC, pay about $350 (72-cents per cubic meter) for that amount. Buying that same amount of water from a vendor in the slums of Guatemala City would cost more than $1,700. The price people pay for water is largely determined by three factors: the cost of transport from its source to the user, total demand for the water, and price subsidies. Treatment to remove contaminants also can add to the cost. The cost of transporting water is determined largely by how far it has to be carried and how high it has to be lifted. Growing cities and towns may have to go hundreds of kilometers to find the water needed to satisfy their increasing thirst. California cities have long imported water from hundreds of kilometers away. And China is constructing three canals that are 1,156 kilometers, 1,267 kilometers, and 260 kilometers long to transfer water from the Yangtze River to Beijing and other rapidly growing areas in the northern provinces. Pumping water out of the ground or over land to higher elevations is energy-intensive. Pumping 480 cubic meters of water a height of 100 meters requires some 200 kilowatt-hours of electricity. At a price of 10-cents per kilowatt-hour, the cost is $20 -- not including the cost of the pump, the well, and the piping. One hundred meters is not an unusual lift for wells tapping falling supplies of groundwater. In Beijing and other areas in northern China, for instance, lifts of 1,000 meters are sometimes required. Mexico City, at an elevation of 2,239 meters, has to pump some of its water supply over 1,000 meters up a mountain. The operating costs alone amount to $128.5 million annually. Pumping this water requires more energy than is consumed overall in the nearby city of Puebla, home to 8.3 million people. Amman, Jordan, faces a similar problem related to delivering water to higher elevations.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,192 · 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