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Enregistrement W2141222247 · doi:10.1139/l2012-110

Bioretention cell efficacy in cold climates: Part 1 — hydrologic performance

2012· article· en· W2141222247 sur OpenAlexafffundvenue
Usman T. Khan, Caterina Valeo, Angus Chu, Bert van Duin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésBioretentionSurface runoffEffluentEnvironmental scienceStormwaterLow-impact developmentHydraulic conductivityEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)Soil waterSoil scienceStormwater managementGeotechnical engineeringEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioretention cells are an emerging low impact development technology that address urban stormwater runoff concerns. Field and column experiments were conducted to assess the efficacy of bioretention cells in cold conditions. Field experiments in a prairie environment demonstrated a significant decrease (91.5%) in effluent volumes compared to influent volumes. The majority (∼60%) of the runoff percolated to the surrounding soils or evapotranspirated. Cold condition performance significantly impacted high volume events and was characterized by significantly higher effluent volumes, significantly lower runoff storage, higher effluent peak flow rates, and longer peak delays. A partially frozen surface layer caused the changes in performance. Long-term simulation experiments on the columns indicated a significant decrease in saturated hydraulic conductivity over the first 4 equivalent years of operation, before levelling to a constant value.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,923

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations66
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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