EcoRoofs (Greenroofs) — Stormwater Research Results in America
Notice bibliographique
Résumé
All cities have two primary impervious elements; rooftops and pavement, with a typical average of about 50% of the surface area of a city at full build out. The results of this imperviousness levels have been well documented and include increased destabilization of streams and increased runoff pollutant loadings and concentrations. This paper will present an overview of the research that is taking place in the United State on the effects of EcoRoofs (green roof) to reduce runoff and improve water quality. The paper includes a summary of published research as well as information obtained from a survey of known researchers. Results to date have shown that EcoRoofs can significantly reduce runoff volumes as well as reduce peak flows. Water quality results have been somewhat mixed with some pollutant concentrations being reduced while others increase. The factors that affect this include soil types, roof maintenance and roofing materials. The reduction in runoff volumes however helps to reduce pollutant loadings even in some cases where concentrations increase. Studies from a wide geographic distribution will be evaluated, including North Carolina, Pennsylvania, Florida, Chicago, New York City, Vancouver, and Portland, Oregon. The paper will also present a more detailed evaluation of monitoring data from Portland EcoRoofs and how such data can be used to validate design and modeling approaches for stormwater management. This will include how the effects can be factored into management efforts for controlling combined sewer overflows as well as separated systems and be considered together with other low impact development approaches.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».