Data Reporting Guidelines for Certification of Manufactured Stormwater BMPs: Part II
Notice bibliographique
Résumé
Data Reporting guidelines presented here were developed as part of the ASCE/EWRI Task Committee on Guidelines for Certification of Manufactured Stormwater BMPs. This work is the collaboration of the Stormwater Infrastructure Committee of EWRI's Water, Wastewater, and Stormwater Council (WWSC) and the Wet Weather Flow Technology Committee of the Urban Water Resources Research Council (UWRRC). These guidelines were developed by review of the major manufactured treatment device certification protocol requirements drawing primarily from the Technology Assessment Protocol-Ecology (TAPE) and the Technology Assessment Reciprocity Partnership (TARP). These reporting guidelines have been broadened to support the International Stormwater Best Management Practices (BMP) Database. With the increasing need for the field testing of proprietary devices comes the importance of consistent data reporting guidelines to be used when reporting to regulatory agencies or designers. The need for standardized reporting is underscored by the tremendous impact the range of testing factors can have upon testing results. These factors include the testing environment, experimental design, testing methodologies, statistical analysis, and data presentation. The need for consistency is underscored by the complex influence these factors have upon performance results. A clear and consistent data reporting approach can ensure that these biases are minimized, well understood, and that representative field testing can be effectively evaluated by the regulatory agency. A consistent reporting format is also needed to aid vendors to efficiently navigate the complicated application process for device certification. Finally, an independent third-party is needed to either conduct or review the testing to ensure testing impartiality. The committee membership includes stakeholders from the regulatory, academic, manufacturing, and design communities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».