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Enregistrement W2574975948 · doi:10.14796/jwmm.c416

Don't Throw the Baby Out with the Bathwater—Sample Collection and Processing Issues Associated with Particulate Solids in Stormwater

2017· article· en· W2574975948 sur OpenAlexvenueno aff
Robert E. Pitt, Shirley E. Clark, Vijay Kumar Eppakayala

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alabama
Mots-clésParticulatesStormwaterStormwater managementSample (material)Environmental scienceEnvironmental healthMedicineSurface runoffChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particulate solids are the most common constituent examined during stormwater monitoring projects.They have also been used as the basis of many regulatory programs, mostly as a surrogate for particulate bound pollutants, such as metals and nutrients.There is controversy concerning older total suspended solids values compared to newer data observations (such as when comparing total suspended solids, TSS, values with suspended sediment concentration, SSC), especially when used in conjunction with the particle size distributions (PSDs).As part of this controversy, some have advocated not using the earlier TSS data as being unreliable.Some commonly used sampling and analytical procedures do not represent the complete range of particle sizes present in the water being sampled.If the PSD is mismatched with the particulate solids information, incorrect calculations will lead to misleading stormwater control calculations.Most stormwater controls preferentially remove large particles (faster settling in sedimentation devices, easier to trap in filtering facilities, easier to remove by conventional street cleaners).Therefore, if SSC PSDs are incorrectly paired with TSS concentration data, more of the TSS load would be calculated to be removed by stormwater controls than actually occurs.It is therefore important that the correct particle size distributions be matched with the particulate solids concentrations when conducting these modeling calculations for the most accurate performance and characterization predictions.This paper presents the results of several stormwater monitoring studies that have examined alternative sample collection and laboratory analyses options focusing on stormwater particulate solids and particle size distributions.Recommendations are made to assist in the selection of the most appropriate stormwater sampling and processing methods based on actual monitoring results and mass balance calculations.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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