Évaluer l’impact d’un changement d’échelle sur la durabilité des services d’eau : la méthode ABAFAD
Bibliographic record
Abstract
L’enjeu de durabilité des services d’eau est désormais bien identifié par la littérature et fait l’objet de politiques publiques spécifiques. Pour autant, si un certain nombre d’outils proposent de rendre compte du caractère durable de la gestion d’un service, très peu de méthodologies offrent la possibilité d’évaluer l’impact des enjeux à venir. Or, du fait des caractéristiques sociotechniques des services d’eau potable, ces enjeux (renouvellement du patrimoine, normes environnementales, sécurisation de l’approvisionnement en eau, et cetera) apparaissent déterminants. Nous formalisons ici une méthode théorico-empirique baptisée "ABAFAD" qui propose d’évaluer l’impact de ces enjeux sur l’acceptabilité sociale du prix de l’eau et suivant deux hypothèses : celle d’une fragmentation de l’organisation administrative des services d’eau, et celle d’une mutualisation. Nous cherchons alors à répondre à la question suivante : comment le changement d’échelle de gestion permettrait d’améliorer la durabilité des services d’eau ?
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.036 | 0.080 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".