DESIGNING FOR ENVIRONMENTAL AND INFRASTRUCTURE SUSTAINABILITY: ONTARIO CASE STUDIES FOR RETROFITS AND NEW DEVELOPMENTS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle