The Role of Pollution Prevention in Stormwater Management
Notice bibliographique
Résumé
Around the nation, there is growing interest in the development and use of environmentally sensitive construction materials as a low-cost component to stormwater management It is thought that the more appropriate selection of materials that are exposed to the environment should result in significant reductions of many toxicants in stormwater.Unfortunately, there is little data for specific altemative building materials, although much information exists targeting selected sources, especially the role of roof runoff as a significant source of zinc and other metals.Past studies have identified mban runoff as a major contributor to the degradation of many urban streams and rivers (such as Field and Tmkeltaub 1981;Pitt and Bozeman, 1982;Pitt and Bissonnette, 1984;Pitt, 1995).Previous studies also found organic and metallic toxicants in urban storm-induced discharges that can contribute to receiving water degradation (such as EPA, 1983; Hoffman et al., 1984; Fram et al., 1987).Studies conducted by Pitt et al. (1995 and2000) investigated toxic contributions to mban wet weather flow from sources such as roofs, parking areas, storage areas, streets, loading docks, vehicle service areas, and landscaped areas.Roof, vehicle service area and parking lot runoff samples were found to have the greatest organic toxicant detection frequencies and the highest levels of detected metals.Research is currently underway at the University of Alabama (UAB) to develop effective procedmes for treating runoff from vehicle service areas and parking lots at its source (Clark and Pitt 1999;Pitt et al., 2000).These areas are particularly subject to spills and leaks of automotive products and exhaust emissions from Pitt, R.E. and M. Lalor.2001."The Role of Pollution Prevention in Stormwater Management."
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».