Desarrollo de una herramienta de apoyo para la toma de decisiones en la selección de sistemas sostenibles de drenaje urbano: aplicación en la ciudad de Laval (Canadá)
Notice bibliographique
Résumé
[ES] El uso de Best Management Practices (BMPs), o Sistemas de Drenaje Sostenible (SUDS) en español, ha aumentado significativamente en las últimas décadas como una alternativa eficaz a los sistemas de drenaje tradicionales. Sin embargo, la enorme variedad de tipos de BMPs, la insuficiente experiencia en este campo de algunos gestores de aguas pluviales y la poca normativa y guías técnicas existentes, a menudo hacen que la selección de una BMP para su instalación en un lugar determinado se convierta en un problema complejo de la toma de decisiones. El objetivo principal de este estudio fue desarrollar una herramienta de toma de decisiones para ayudar a los gestores de aguas pluviales en los problemas de selección de BMPs. La metodología propuesta consiste en clasificar 14 BMPs diferentes en función de 4 criterios principales y de las condiciones específicas del lugar de instalación. Se utilizaron herramientas innovadoras para evaluar los indicadores de algunos criterios. El programa de clasificación de BMPs se desarrolló basándose en dos métodos multicriterio de ayuda a la decisión ampliamente conocidos: AHP y ELECTRE III. Además, se estudiaron diferentes escenarios simulados: se consideraron 3 tormentas de diseño distintas y las preferencias en cuanto a objetivos de gestión se establecieron en función de los puntos de vista de 3 actores diferentes. La metodología desarrollada se aplicó en una cuenca residencial urbana en Canadá. Los resultados obtenidos con ambos métodos fueron comparados. A pesar de algunas diferencias evidentes, las mejores y peores posiciones en la clasificación fueron ocupadas en general por las mismas BMPs en ambos rankings. También se observó que las diferentes lluvias consideradas no afectan a los resultados de la clasificación. Además, el método AHP resultó ser más sensible a las variaciones en los pesos de los criterios que ELECTRE III. Por último, se realizaron análisis de sensibilidad para evaluar la solidez de la metodología. Los resultados no parecieron sensibles a algunos de los parámetros y datos de entrada evaluados por lo que la metodología podría considerarse robusta. A pesar de los prometedores y satisfactorios resultados se hicieron algunas recomendaciones para los futuros investigadores al final del estudio.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».