DESIGNING FOR ENVIRONMENTAL AND INFRASTRUCTURE SUSTAINABILITY: ONTARIO CASE STUDIES FOR RETROFITS AND NEW DEVELOPMENTS
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION The Low Impact Development (LID) approach has been implemented worldwide for managing stormwater quantity and quality within the context of land development, re-development, and retrofits within an existing development site. Since the inception of the concept in the 1990s, the application of LID has covered different land uses, spatial scales, and environmental objectives, leading to an expanded vision for applying and testing the LID approach. Recently, holistic methodologies and frameworks have linked land planning to key ecological landscapes larger than the previous site scale practice. This new emerging paradigm considers the watershed, subwatershed, and neighbourhood, in addition to the site scale, and consequently, recommends a landscape-based LID and broader Green Infrastructure (GI) solutions (Benedict and McMahon, 2002; Tzoulas et al, 2007; NRDC, 2011). As part of the holistic understanding of land planning and environmental features and functions within the intended spatial scale, LID and GI measures have been designed and constructed as retrofit measures (i.e., measures implemented within existing development) and as measures implemented within new development areas. Under this new paradigm, the land planning context is linked to environmental objectives to provide end points for environmental conservation and restoration within an ecological landscape such as watersheds, subwatersheds, and stream corridors. This paper presents three case studies for the design and construction of LID and GI measures within different land use contexts and for providing multiple environmental objectives.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».