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Enregistrement W205031044 · doi:10.2166/wst.2003.0510

Winter operation of an on-stream stormwater management pond

2003· article· en· W205031044 sur OpenAlexaffabout
P. M. Marsalek, W. E. Watt, Jiří Maršálek, Bruce C. Anderson

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBaseflowHydrology (agriculture)SnowmeltEnvironmental scienceInletSedimentSnowGeologyStreamflowGeomorphologyDrainage basinGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The winter operation of an on-stream stormwater management pond in Kingston, Canada is characterised. The pond froze over in late November. Ice thickness varied from 0.2 to 0.5 m, and initially, was well described by Stefan's formula. The measured and modelled velocity field indicated a fast flow region, a small dead zone and a large recirculating zone. During a snowmelt event, near-bottom velocities reached 0.05 m x s(-1), but were not sufficient to scour the bottom sediment. Pond water temperature increased with depth, from 0.5 degrees C to 3.5 degrees C. The dissolved oxygen (DO) levels observed in the pond (6-13 mg x L(-1)) indicated stable aerobic conditions at the sediment-water interface. In one brief episode, DO fell to zero after a long cold spell. Reduction in DO readings from inlet to outlet indicated an oxygen consumption of about 1.7 kg x day(-1). pH ranged from 7.1 to 8.9. Conductivity readings indicated large quantities of total dissolved solids, representing mostly chloride from de-icing agents. During baseflow, conductivity increased with depth (total dissolved solids concentrations up to 1,200 mg x L(-1) near the bottom), indicating density stratification. Average trace metal concentrations were mostly below detection limits.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,507

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations28
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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