A GIS-Based Model to Assess the Risk of On-Site Wastewater Systems Impacting Groundwater and Surface Water Resources
Notice bibliographique
Résumé
On-site systems are successfully used across Ontario and Canada in rural areas to treat and disperse wastewater in areas without access to centralized sewer facilities. Ontario has detailed technical guidelines for the design and installation of on-site systems to help safeguard against contamination to public health and the environment. However, since on-site systems are managed by private users, there are significant risks to either surface and groundwater resources when the systems malfunction or are improperly operated and maintained. This research assesses and models these risks on a regional basis utilizing a GIS-based assessment tool. The developed risk assessment model uses nine pertinent parameters to account for contaminant loading and pathways, and system characteristics. Risk parameters included soil type, slope, lot size, surface water proximity, floodplain, groundwater intrinsic susceptibility, recharge areas and water supply proximity. When applied to Huron-Kinloss Township in Ontario, at-risk areas were successfully determined by the model and then confirmed and validated by local experts. Soil type, groundwater intrinsic susceptibility and system age were the greatest contributors to the overall risk for this area. The GIS-based model is useful for decision-makers in identifying at-risk areas for targeted management strategies such as prioritized re-inspection programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».