Infrastructure Asset Management Readiness Assessment of Ontario Municipal Water Utilities
Notice bibliographique
Résumé
The safety and quality of services provided by municipal water utilities depend on sound water and wastewater infrastructure. Nevertheless, according to the 2016 Canadian Infrastructure Report Card, about 12% of this infrastructure is in poor or very poor condition, representing CA$51 billion in asset replacement value. Infrastructure Asset Management (IAM) is a strategic approach that encourages municipalities to take into account long-term analysis to set priorities for asset-related decisions. The Province of Ontario has developed regulations and guidelines to broadly implement municipal Asset Management Plans (AMPs). However, the existence of an AMP does not guarantee reliable IAM. For assets to be properly managed, water utilities must have processes in place to base decisions on technical and financial information, that consider assets’ life cycle and levels of service. The adoption of IAM processes can be measured by a readiness assessment. The main purpose of this study is to assess the current asset management readiness level of Ontario municipal water utilities, while providing direction and support for the development of policies and guidelines. Additionally, it investigates whether AMPs are sources of information for evidence-based decision-making. The Federation of Canadian Municipalities’ Asset Management Readiness Scale, the ISO 5000 series, and the Ontario Regulation 588/17 were adapted and used as a framework for a voluntary web-based survey. Data was provided by 31 municipalities representing 51% of the Ontario population. Respondents are classified into four readiness levels (RLs) – RL 1, RL 2, RL 3, and RL 4 – according to five competency areas: (1) policy and governance; (2) people and leadership; (3) data and information; (4) planning and decision-making; and (5) contribution to asset management practice. Readiness level results varied between 0.17 and 1.18 for small, medium and large municipalities, on a scale of 0 to 3. Additional results provide insights regarding levels of service, communication of key IAM information, funding gaps, service fees, and climate change aspects considered in asset management planning.
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 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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».