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Enregistrement W794074179 · doi:10.1002/j.1551-8833.2007.tb08057.x

Setting the course for a brighter future

2007· article· en· W794074179 sur OpenAlexaboutno aff
John Mann, Jon Runge

Notice bibliographique

RevueAmerican Water Works Association · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater Systems and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkforceBusinessSustainabilityWater industryService (business)Water supplyMarketingFinanceEngineeringEconomic growthEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The State of the Industry (SOTI) survey, now in its fourth year, has compiled a wealth of trending data on the water industry. These data, reflecting input from utility representatives, service providers, and other professionals across the United States and Canada, help illuminate the water industry's current and future concerns. The 2007 survey results indicated that the industry workforce and the sustainability of its human resources was a prime concern for many respondents. Although the workforce had already established a profile as a long‐term concern, this year the category rose to the fifth spot on the list of near‐term critical issues. By highlighting current and emerging concerns as well as inadequately addressed issues, the SOTI survey helps ensure that water professionals have the tools and strategies they need in order to meet the challenges ahead. The top five critical issues identified by the survey include: regulatory factors including concerns about the scientific basis for new regulations and the value of new regulations relative to their cost; source water supply and protection centering on ensuring adequate quantities of treatable water supplies for growing needs and protecting water sources; business factors such as the expense and financing of infrastructure replacement and the imbalance between the cost of delivering quality water service and the rates that can be charged; aging water supply infrastructure, the prospect of its failure, cross‐connection concerns, water leakage and accounting, and water storage; and, workforce issues such as replacement of aging workers, difficulty in recruiting qualified new or replacement workers, and overall training of the workforce to meet increasing sophistication in water operations.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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