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Enregistrement W1045073106

Landscaping and water use : a look at outdoor watering practices and water consumption in Sherwood Park, Alberta

2013· article· en· W1045073106 sur OpenAlexaboutno aff
Vanessa de Macedo Higgins

Notice bibliographique

RevueVIUSpace (Vancouver Island University Library) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAmerican Environmental and Regional History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLandscapingWater consumptionWater useConsumption (sociology)Public parkEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water resource managementGeographyEnvironmental planningEngineeringEcologyBiologySociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Municipal water conservation programs often highlight water-wise landscaping as a method to reduce household water consumption. To determine if any relationships between landscaping and home water consumption exist in Strathcona County, Alberta, water consumption data for two neighbourhoods was collected. GIS mapping was used to compare these results with percentages of lawn and yard areas. Indoor and outdoor water use practices were explored through a door-to-door survey. Lawn size was found to have an impact on outdoor water consumption, per metre squared, with small lawns being the largest water users per area. No matter what vegetation is planted on the landscape, the size of yard also resulted in summer water use increases. Outside of programs to reduce lawn area, Strathcona County and other cold-climate communities could also look at behaviours such as frequency of watering and use of rain barrels to reduce summer water use.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,533
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,163
Écart entre enseignants0,155 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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