MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2187852394 · doi:10.14796/jwmm.r215-12

Infiltration Through Compacted Urban Soils and Effects on Biofiltration Design

2003· article· en· W2187852394 sur OpenAlexvenueno aff
Robert E. Pitt, Shen-En Chen, Shirley E. Clark, Janice Lantrip, Choo Keong Ong, John Voorhees

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInfiltration (HVAC)Soil waterEnvironmental scienceUrbanizationSoil scienceMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of urbanization on soil structure can be extensive.Infiltration of rain water through soils can be greatly reduced, plus the benefits of infiltration and biofiltration devices can be jeopardized.This chapter is a compilation of results from several recent and on-going research projects that have examined some of these problems, plus possible solutions.Basic infiltration measurements in disturbed urban soils were conducted during the EPA-sponsored project by Pitt, et al. (1999a).The project also examined hydraulic and water quality benefits of amending these soils with organic composts.Prior EPA-funded research examined the potential of groundwater contamination by infiltrating stonmvater (Pitt, et al. 1994(Pitt, et al. , 1996(Pitt, et al. , and 1999b ) ).In addition to the information obtained during these research projects, numerous student projects have also been conduced to examine other aspects of urban soils, especially more detailed tests examining soil density and infiltration during lab-scale tests, and methods and techniques to recover infiltration capacity of urban soils.This chapter is a summary of this information and it is hoped that it will prove useful to both stonnwater practice designers and to modelers.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Water Management ModelingMême sujetUrban Stormwater Management SolutionsTravaux en français237 207