An Evaluation of Stormwater Management Practices to Provide Flood Protection for Watershed-Based Targets
Notice bibliographique
Résumé
The Credit River Watershed, within the province of Ontario, measures some 1000 km 2 , and includes eleven member municipalities.The Watershed has been the subject of many studies and analyses focused on flood management since the early 1980s.Many of these initiatives have served to provide Credit Valley Conservation (CVC) with direction regarding the protection of historically flood prone areas along the main branch of the Credit River (know as Flood Damage Centres), for present and future land use conditions.The most recent initiative undertaken by CVC, termed the Credit River Flow Management Study (FMS), has adopted a watershed-wide assessment approach to flood protection for the main branch Flood Damage Centres.The study process for the FMS has involved using and updating the most current hydrologic and hydraulic models, which have been developed for the Credit River Watershed, in order to evaluate the effectiveness of various stormwater management strategies to provide the requisite flood protection for the Damage Centres, for the anticipated future land use conditions within the Watershed.This has included an evaluation of more traditional and conventional stormwater management practices, a sensitivity analysis of the rainfall distribution, as well as the development of a methodology for the assessment of lot-level Best Management Practices (BMPs) and Low Impact Evaluation of Practices to Provide Flood ProtectionDevelopment (LID) systems on a Watershed basis.The FMS has determined that, due to the intrinsic effects of runoff timing, distributed precipitation patterns and runoff volume increases, conventional practices are not suitable for flood control.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».