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Enregistrement W1790199464 · doi:10.1139/cjce-2011-0582

Caractérisation et bilans de masse des eaux unitaires d'un réservoir de rétention

2013· article· fr· W1790199464 sur OpenAlexaffvenue
Geneviève Pelletier, Frédéric Rondeau, Paul Lessard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceForestryEnvironmental engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pour plusieurs villes nord-américaines et européennes possédant un réseau unitaire, les réservoirs de rétention sont devenus un moyen courant pour diminuer les rejets polluants aux cours d'eau récepteurs et pour régulariser les charges hydrauliques à la station en temps de pluie. Cette étude vise deux objectifs : (1) caractériser les eaux unitaires à l'entrée et en vidange d'un réservoir de rétention par temps de pluie pour deux paramètres principaux : matières en suspension (MES) et demande chimique en oxygène (DCO); et (2) évaluer leurs bilans massiques à l'entrée et à la sortie du réservoir. Une campagne d'échantillonnage à l'entrée et la sortie d'un réservoir utilisant un système de vidange par pompage a été réalisée. Les analyses ont démontré que les particules semblent décanter rapidement, car on les retrouve en grandes quantités lors des premières 20 minutes de vidange. Les bilans de masse démontrent que les réservoirs emmagasinent une importante quantité de matières, permettant d'éviter d'importantes contaminations des cours d'eau lors d'événements pluvieux.

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 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 enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,998

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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