Integrated Water Management Demonstration Project for Low Impact Development Urban Retrofit and Decentralized Wastewater Treatment Systems in the Upper Patuxent River Watershed, Prince George's County, Maryland
Notice bibliographique
Résumé
Prince George's County and their partners (U.S. EPA, City of Laurel, Prince George's County Public Schools, Maryland National Capital Park and Planning Commission, Lowe's Home Improvement Center, and Patuxent River 4-H Center) have been collaborating on a comprehensive storm water management plan using Low Impact Development (LID) for urban retrofit and decentralized wastewater treatment system. The Demonstration Project was funded by a Congressional Earmark Grant of Total Project amount of $1,324,667 the Federal Grant portion is $993,500 (75%) and match portion is $331,167 (25%). LID is a concept that began in Prince George's County, Maryland in 1990 as an alternative to traditional storm water Best Management Practices (BMP's) installed at construction projects. The LID project components are an integrated storm water management approach using LID techniques to retrofit a mixed use, high density area and a decentralized wastewater treatment system. LID techniques can be simple, but cost effective instead of depending on expensive, and complicated collection, conveyance, storage and treatment systems. The LID techniques used in this project are bioretention cells, grass swales, rain barrels/cisterns, green roofs, Bayscaping, and permeable pavements. LID techniques can also play an important role in Smart Growth, Green Infrastructure, and Land Use Planning. The implementation of these techniques will reduce water consumption, run-off, and non-point sources.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».