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Enregistrement W2022169148 · doi:10.1139/l05-114

Probabilistic assessment of urban runoff erosion potential

2006· article· en· W2022169148 sur OpenAlexaffvenue
J. A. Harris, Byron J. Adams

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of TorontoMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface runoffHydrographStormwaterProbability distributionEnvironmental scienceProbabilistic logicErosionDuration (music)Marginal distributionChannel (broadcasting)Hydrology (agriculture)Continuous simulationStatisticsRandom variableMathematicsEngineeringGeotechnical engineeringGeologySimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At the planning or screening level of urban development, analytical modeling using derived probability distribution theory is a viable alternative to continuous simulation, offering considerably less computational effort. A new set of analytical probabilistic models is developed for predicting the erosion potential of urban stormwater runoff. The marginal probability distributions for the duration of a hydrograph in which the critical channel velocity is exceeded (termed exceedance duration) are computed using derived probability distribution theory. Exceedance duration and peak channel velocity are two random variables upon which erosion potential is functionally dependent. Reasonable agreement exists between the derived marginal probability distributions for exceedance duration and continuous EPA Stormwater Management Model (SWMM) simulations at more common return periods. It is these events of lower magnitude and higher frequency that are the most significant to erosion-potential prediction. Key words: erosion, stormwater management, derived probability distribution, exceedance duration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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