A New Multicriteria Decision Support Framework on Hybrid Wastewater Systems: Application to a Municipality in Quebec, Canada
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Abstract
RÉSUMÉ: «RÉSUMÉ: Les systèmes d'assainissement offrent des avantages importants aux communautés urbaines en protégeant la santé publique et en protégeant l'environnement. Cependant, l'urbanisation rapide, la croissance démographique et le changement climatique posent des défis aux décideurs en termes de gestion efficace et de planification stratégique de ces systèmes. Les systèmes centralisés dominent dans les zones urbaines pour la collecte et le traitement des eaux usées et que ces systèmes atteignent leur limite dans plusieurs municipalités québécoises. À l'autre extrémité du spectre, des systèmes complètement décentralisés sont implantés en régions moins densément urbanisés, posant aussi des défis sanitaires et environnementaux. Des options hybrides qui intègrent des fonctionnalités de systèmes centralisés et décentralisés sont proposées pour améliorer la durabilité et l'efficacité de la gestion des eaux usées. Cependant, les outils d'aide à la décision manquent pour guider ces choix d'investissements majeurs dans les municipalités. Dans cette étude, nous avons développé un cadre d'analyse décisionnelle pour une ville de taille moyenne dans la province de Québec, Canada, basé sur l'analyse décisionnelle multicritère (ADMC). L'ADMC permet de représenter un ensemble de critères de décision, formulés sous forme d'objectifs et organisés en une hiérarchie d'objectifs fondamentaux et de sous-objectifs, et de leur accorder un poids reflétant l'importance de chaque objectif dans la prise de décision. L'application d'un tel cadre d'analyse pour évaluer différentes alternatives permet d'obtenir un score de performance correspondant à une somme pondérée des performances de chaque alternative selon les différents objectifs de la hiérarchie. Nous avons développé six alternatives de gestion des eaux usées, incluant des systèmes centralisés, hybrides et décentralisés, en mettant en œuvre la méthode de la table de génération de stratégies. Nous avons ensuite évalué les six alternatives en fonction d'une hiérarchie d'objectifs, développée en co-création avec des experts et professionnels du milieu utilisateur. Nous avons activement impliqué ces parties prenantes en organisant deux ateliers en ligne afin d'obtenir leurs points de vue et leurs préférences, à la fois pour le développement de la hiérarchie des objectifs (reflétant les critères de décisions) et pour l'obtention de la pondération des objectifs.» ABSTRACT: «ABSTRACT: Wastewater systems provide important benefits to urban communities by promoting sanitation and protecting the environment. However, rapid urbanization, population growth and climate change raise challenges for decision makers in terms of effective management and strategic planning. Large centralized systems dominate in urban areas for the collection and treatment of wastewater and they have reached their maximum capacities in many Quebec municipalities. At the other end of the spectrum, completely decentralized systems are implemented in less densely urbanized regions, also posing health and environmental challenges. Hybrid options that incorporate centralized and decentralized system functionality are offered to improve the sustainability and efficiency of wastewater management. However, decision support tools are lacking to guide these major investment choices in municipalities. In this study, we developed a decision analysis framework for a medium size city in the province of Quebec, Canada, based on the multi criteria decision analysis (MCDA). MCDA makes it possible to represent a set of decision criteria, formulated in the form of objectives and organized in a hierarchy of fundamental objectives and sub-objectives, and to assign them a weight reflecting the importance of each objective in decision-making. The application of such an analysis framework to evaluate different alternatives makes it possible to obtain a performance score corresponding to a weighted sum of the performances of each alternative according to the different objectives of the hierarchy.We developed six different wastewater management alternatives including centralized, hybrid and decentralized systems by implementing the generation table method. We further evaluated the six alternatives with respect to a hierarchy of objectives. We actively involved the stakeholders by conducting two online workshops to obtain their insights and preferences for both the development of the objective's hierarchy and the elicitation of the objective weights. »
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".