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Enregistrement W2404630828 · doi:10.1061/9780784479889.038

Ensuring Bioretention System Performance Success: Guidance for the Verification of Bioretention Media via Quality Assurance and Control Testing

2016· article· en· W2404630828 sur OpenAlexaff
Mindy Hills, Alex Macleod, James H. Lenhart

Notice bibliographique

RevueWorld Environmental and Water Resources Congress 2016 · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioretentionCertificationQuality (philosophy)Quality assuranceEngineeringStormwaterOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineered media is the heart of bioretention system performance. Therefore, preserving media integrity is of the utmost importance. A successful bioretention installation involves oversight not just onsite, but having a framework in place for transferring raw materials to a blended, commercially installed product. This framework should encompass standards of practice utilizing rigorous verification testing for qualifying, sourcing, verifying, producing, storing, and handling media. Media certification must be based on high standards of quality control in bioretention media raw materials and media composition, and use of strict quality assurance methods in the controlled manufacturing process, validated with numerous characterization, composition and performance tests conducted during and after production. Finally, bioretention media should be verified, post-construction, that the media was not compromised during the construction of the bioretention system. In following the appropriate media certification test program, the stormwater designer can be confident that use of media in his/her bioretention plan will yield the same performance as specified in the bioretention design manual.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,101
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,101
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0060,003
Intégrité de la recherche0,0060,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,010

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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