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Enregistrement W2245832854

Identification of Salt-Vulnerable Areas: A Critical Step in Road Salt Management

2012· article· en· W2245832854 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Betts, Nandana Perera, Bahram Gharabaghi

Notice bibliographique

RevueTransportation research circular · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSmart Materials for Construction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Environmental planningBusinessWork (physics)Environmental resource managementProcess (computing)Environmental scienceHabitatTransport engineeringEngineeringComputer scienceEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern communities repeatedly encounter snow and ice conditions forming hazardous environments on road networks during winter months. Millions of tons of road salts are applied in urban watersheds in North America for winter deicing operations. Although chlorides are nontoxic to humans, it has been shown to create toxic environments in aquatic habitats. Increasing numbers of agencies involved with winter road maintenance are working proactively to develop salt management plans that minimize the adverse environmental effects of deicing chemicals. However, the attention that has been given to another important aspect of developing a salt management plan, the identification of salt-vulnerable areas, seems to be lacking. Too few agencies attempt to identify areas vulnerable to road salts within their jurisdictions for better use of best management practices (BMPs). The low rate of participation of road agencies’ work on salt-vulnerable areas seems to be due to lack of clear guidelines, proper understanding of the process, and the perception that the process may require expensive and advanced data collection and analysis. Because the effectiveness of salt management practices is highly visible in salt-vulnerable areas, it is prudent to put more effort into identification of the vulnerable areas and take action to reduce the risks. This paper presents a risk-based approach for identification of salt-vulnerable areas considering salt application rates at varying land use types, transport pathways, and exposure to receptors. A fuzzy set methodology will be used to estimate the risk associated with the exposed receptors. Transport pathways include both surface and subsurface conveyance of chlorides. This paper also highlights the significance of the contribution by private contractors on salt loadings in urban areas. This risk-based approach would help provide the opportunity to prioritize implementation of management practices in the salt-vulnerable areas. The approach presented is based on research work at Highland Creek Watershed in Toronto, Canada, and Hanlon Creek Watershed in Guelph, Canada. Part of the research work done at Highland Creek and Hanlon Creek Watersheds was monitoring at different land use types by contractors with varying winter maintenance practices. Currently there are no guidelines with respect to salt application rates in parking lots, and as a result the quantity of applied salts tends to vary based on land use and contractor. For example, a contractor who is responsible for a commercial parking lot may apply more road salts then a contractor who is responsible for an industrial parking lot. The different perceived risks associated with the varying land use typically plays a major role in the amount of salt applied in an area, and this concept must be accounted for when identifying salt-vulnerable areas. In addition to the evaluation of the potential for reducing and optimizing salt application rates, other BMPs are identified and assessed. Lining the vegetated roadside ditches to minimize groundwater contamination and the use of capture and controlled release of chloride-laden snowmelt in storm water ponds to reduce chloride peaks in stream water are presented as possible BMPs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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