Sources of Pollutants in Urban Areas (Part 1) - Older Monitoring Projects
Notice bibliographique
Résumé
Information concerning source area runoff characteristics during wet weather events can be very important when developing stormwater management plans that incorporate source area controls, or changes in development patterns.This information is also important when calibrating or testing many stormwater models.Unfortunately, this information is not readily available and can be expensive and tedious to collect.However, a substantial amount of these data have been collected over the past several decades, but are not well known.This chapter, and the next, present summaries of these data, specifically source area sheetflow and particulate quality for a variety of areas.Information is presented for many source areas, including urban wet and dry atmospheric deposition, roofs, urban soils, streets and other pavements.Information showing concentrations of conventional pollutants, heavy metals, and selected organic compounds is summarized for major land use categories.The following chapter summarizes additional source area sheetflow information obtained during detailed projects in Alabama and Wisconsin during the 1990s, and summarizes newer data collected elsewhere.Much of the information was collected in the 1970s and 1980s as part of stormwater research projects for the EPA.This chapter summarizes source area sheetflow quality data obtained from a number of studies conducted in California, Washington, Nevada, Illinois, Ontario, Colorado, New Hampshire, and New York during 1970s and 1980s.Most of the early data obtained were for street dirt chemical quality as part of street cleaning research projects, but a relatively large amount of parking area runoff and roof runoff quality data
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».