MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2284619192 · doi:10.1080/1573062x.2015.1076861

Mesocosm study of enhanced bioretention media in treating nutrient rich stormwater for mixed development area

2015· article· en· W2284619192 sur OpenAlexfundno aff
Hui Weng Goh, Nasriah Zakaria, Tze Liang Lau, K.Y. Foo, Chun Kiat Chang, C. S. Leow

Notice bibliographique

RevueUrban Water Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Higher Education, MalaysiaUniversiti Sains MalaysiaUniversity of Lethbridge
Mots-clésBioretentionStormwaterMesocosmEnvironmental scienceStormwater managementNutrientEnvironmental engineeringLow-impact developmentHydrology (agriculture)BiomanipulationSurface runoffWater resource managementEutrophicationEngineeringGeotechnical engineeringEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A well-designed engineered soil for bioretention is important as it ensures that pollutant removal requirements are met. This laboratory study investigated the nutrient removal efficiency of bioretention media enhanced with 10% (by volume) additives from various waste materials (cockle shell, newspaper, printed paper, coconut husk and tyre crumb) and planted with Red Hot Chinese Hibiscus (Hibiscus rosa-sinensis), a common landscape shrub in tropical countries. The results showed that media enhanced with shredded newspaper demonstrated a significant improvement in total nitrogen (TN) removal (80.4%), compared to standard bioretention media (57.5%) without compromising total suspended solids (TSS) and total phosphorus (TP) removal, when dosed with actual runoff. The thick root system and rapid growth rate of the plant was proven to contribute to TN removal. This study concluded that shredded newspaper can be a potential addition to enhance bioretention media performance in treating stormwater, especially nutrient rich runoff from mixed development areas.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,234
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

Citations54
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUrban Water JournalMême sujetUrban Stormwater Management SolutionsTravaux en français237 207