MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2145590448 · doi:10.2166/wqrj.2009.004

Treatment Performance of an Extensive Vegetated Roof in Waterloo, Ontario

2009· article· en· W2145590448 sur OpenAlexaffabout
Kyle Vander Linden, Micheal Stone

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRoofStormEnvironmental scienceStormwaterPrecipitationGreen roofHydrology (agriculture)Surface runoffMeteorologyGeotechnical engineeringGeologyEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Vegetated roof technologies are used as treatment measures to mitigate the effects of urban stormwater. A mass balance approach was used to assess the treatment performance of a vegetated roof located on the City Hall in Waterloo, Ontario. The vegetated and control roof sections were instrumented to measure precipitation, storage, and outflow for 18 storm events from June to October, 2006. Concentrations of suspended solids, total phosphorus (TP), and SRP (SRP) in precipitation and roof (vegetated and control) runoff were measured. A total of 155.6 mm of rain fell during the study period. The vegetated roof retained 64.5 mm (43.9%) of the total rainfall while the control roof retained approximately 5.1 mm (4.0%). For individual rain events, the vegetated roof retained an average of 3.5 mm (47.6%), while the control roof retained approximately 0.3 mm (4.7%). Water retention varied with storm size, season, and frequency of storm events. The vegetated roof retained 80.1% of precipitation for storm events ≤3.5 mm, and 34.9% for storm events >3.5 mm. TP and SRP concentrations from the vegetated roof were significantly higher than either the precipitation or runoff from the control roof.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil0,468

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Quality Research JournalMême sujetUrban Stormwater Management SolutionsTravaux en français237 207