MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7033470402

Réactions de la demande en eau des ménages aux méthodes de conservations liées aux prix et non liées aux prix

2019· other· fr· W7033470402 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueBrock University Digital Repository (Brock University) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldComputer Science
TopicNeural Networks and Reservoir Computing
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNucleofectionTSG101Gestational periodArticular cartilage damageHyporeflexiaDiafiltration
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le Canada possède d’abondantes ressources d’eau : environ 7 % de l’eau fraîche
\nrenouvelable du monde pour moins de 1 % de la population mondiale. Cependant, la
\npression exercée sur la ressource ne cesse de grimper. En effet, les retraits d’eau annuels
\nont augmenté de près de 90 % au cours des 20 dernières années, faisant du Canada le
\ndeuxième consommateur d’eau par habitant au monde. Les gestionnaires des services d’eau
\nveulent mettre en place des stratégies de conservation qui assureront une utilisation plus
\ndurable des réserves d’eau disponibles, en particulier face à la variabilité croissante des
\nprécipitations attribuable aux changements climatiques. Ils ont de plus en plus recours à
\ndes méthodes liées aux prix (augmentation du prix de l’eau) plutôt qu’à des méthodes plus
\ntraditionnelles non liées aux prix (restrictions estivales en matière de consommation d’eau)
\npour encourager la conservation. Cependant, il existe peu d'information sur la réaction de la
\ndemande des consommateurs face aux changements dans les prix. Ce projet de recherche
\nvise entre autres à établir l’efficacité de méthodes liées aux prix pour réduire la
\nconsommation d’eau. Un deuxième enjeu ciblé par cette recherche concerne la façon
\nd’intégrer, d’une part, la réaction aux prix dans la capacité de prédire la demande future en
\neau et, d’autre part, des flux de rentrées qui financeront l’entretien et l’amélioration des
\ninfrastructures à l’avenir.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.562
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0030.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.024
GPT teacher head0.250
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2019
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueBrock University Digital Repository (Brock University)Same topicNeural Networks and Reservoir ComputingFrench-language works237,207