MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2255911325 · doi:10.2166/wqrj.2010.039

Compost Biofilters For Highway Stormwater Runoff Treatment

2010· article· en· W2255911325 sur OpenAlexaffabout
Karen N. Finney, Bahram Gharabaghi, Ed McBean, Ramesh Rudra, Glenn MacMillan

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensToronto and Region Conservation AuthorityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterSurface runoffEnvironmental sciencePollutantFirst flushWater qualityCompostBiofilterEnvironmental engineeringDitchTotal suspended solidsBioretentionSuspended solidsUrban runoffHydrology (agriculture)Waste managementWastewaterChemical oxygen demandEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stormwater runoff containing pollutants deposited on highways from vehicular traffic and urban activities has been identified as a serious threat to aquatic habitats. Although many urban stormwater management technologies serve to reduce the concentrations of pollutants from being transported to larger bodies of water, these stormwater management installations do not always meet the provincial water quality guidelines. In summer 2007, a compost biofilter was installed in a ditch near Highway 8 in Kitchener, Ontario and monitored for 18 storm events spanned over two years for both flow rate and water quality. The main objectives of the study were to determine highway runoff quality and biofilter pollutant removal efficiency. This study shows that the key factors that affect the build-up of the pollutants on a highway are the average annual daily traffic (AADT) and the antecedent dry days (ADD), and the main factors that affect the wash-off of pollutants, include total rainfall depth and rainfall intensity. Before filtration, highway runoff contaminant levels often exceeded the Ontario Provincial Water Quality Objectives (PWQO). However, the biofilter reduced the total suspended solids, zinc, copper and polycyclic aromatic hydrocarbons by 42, 32, 29, and 66%.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,815
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,152
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,256 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

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