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Enregistrement W2150491037 · doi:10.2166/wqrj.2009.008

Effectiveness of Compost Biofilters in Removal of Sediments from Construction Site Runoff

2009· article· en· W2150491037 sur OpenAlexafffundabout
Vahid Taleban, Karen N. Finney, Bahram Gharabaghi, Ed McBean, Ramesh Rudra, Tim Van Seters

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensToronto and Region Conservation AuthorityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Centres of ExcellenceMinistry of EnvironmentUniversity of Guelph
Mots-clésBiofilterCompostSedimentSiltSurface runoffStormwaterEnvironmental scienceEnvironmental engineeringWaste managementGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The effectiveness of compost biofilters in removal of suspended sediments from stormwater runoff was evaluated. Field experiments were conducted in the summer of 2006 at the Guelph Turf Grass Institute, University of Guelph, to verify the sediment removal efficiency of the compost biofilter from synthetic stormwater runoff. The average sediment removal efficiency of 8-inch (20-cm) compost biofilters (socks) for 5, 10, and 15 rolls were 34, 48, and 60%, respectively. The average sediment removal efficiency for 18-inch (45-cm) socks for 5, 10, and 15 rolls were 69, 84, and 95%, respectively. The decrease in sediment removal efficiency of the biofilter over time was significant. The average sediment removal efficiency of 5 rolls of the 18-inch (45-cm) sock started to decrease gradually from 70 to 62, 58, 56, and 54% after 1, 5, 10, 15, and 20 consecutive runs. Sediment removal efficiency of the biofilter for sediment particles in the size range of clay was found to be 30%, while for coarser particles such as fine silt and coarse silt was 50 and 80% removal efficiencies, respectively.

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)0,005
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 enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,598

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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