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Enregistrement W2007616543 · doi:10.2316/p.2012.785-031

Green Roofs with Construction and Demolition (C&D) Waste in Urban Stormwater Retention

2012· article· en· W2007616543 sur OpenAlexaff
Fabricio Bianchini, Kasun Hewage

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen roofRainwater harvestingStormwaterEnvironmental scienceSurface runoffEnvironmental engineeringDemolitionWater qualityRoofDemolition wasteDrainageFlash floodTurbidityUrban runoffCivil engineeringEngineeringFlood myth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Green roofs are built with different layers and variable thicknesses depending on the roof type and/or weather conditions. Basic layers, from bottom to top, of green roof systems usually consists of a root barrier, drainage, filter, growing medium, and vegetation layer. Environmental and operational benefits of green roofs are many. Vegetative roofs must be installed on existing structures to maximize their potential environmental benefits; however, their main disadvantages are cost and weight. New technology enabled the use of light materials such as: low density polyethylene and polypropylene (polymers) to promote their installation. Nevertheless, lifecycle analyses demonstrate that more sustainable products must replace current green roof materials. This paper evaluates water retention performance of green roofs built with construction and demolition (C&D) waste. Storm water retention of C&D based green roofs were assessed experimentally by comparing the rainwater retained in C&D based green roofs with standard green roofs, under the same environmental conditions. Additionally, basic water quality tests were conducted to compare the runoff quality with the rainwater quality. Results show that C&D waste, compared to plastics, reduces the water retention performance. However, the runoff water quality is better in terms of electro-conductivity, pH, and turbidity. The benefits of installing vegetative roofs in the regions with high rainfall and flood risk are potentially enormous.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,190
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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