Two Sides, One Flow: Rethinking Urban Stormwater Infrastructure Performance with Stakeholder Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Assessing stormwater infrastructure performance is essential for informed asset management. While many studies have designed frameworks for evaluating infrastructure performance as a whole, they often overlook the unique aspects of different systems, leading to concerns about the comprehensiveness of these frameworks. Additionally, the perspectives of both agencies (operating municipalities) and customers (the public) on stormwater performance are underexplored. This study introduces a detailed performance evaluation framework that integrates levels of service (LOS) with agency and customer viewpoints. A survey was conducted among Ontario, Canada-based agencies and customers to gauge their perceptions of the importance of various LOS dimensions. By using fuzzy composite programming, the framework evaluates stormwater performance based on survey responses and operational data from a large-scale municipality in Ontario, Canada. The findings revealed that agencies and customers have a significant alignment in their views on LOS, with minor differences in quantity, responsiveness, and environmental acceptability. Agencies valued safety, quality, and environmental acceptability the most, while customers prioritized quality, quantity, and cost. The study’s case analysis showed that customer perception of stormwater infrastructure performance is slightly lower than that of the agency. Sensitivity analysis further highlighted seven key performance indicators that asset managers should prioritize to maintain satisfactory infrastructure performance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».