Evaluating Green and Blue Roof Opportunities in Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
Flat roof surfaces represent a significant proportion of urban areas and perform a variety of functions for buildings, with a corresponding variety of impacts on the urban environment and its infrastructure. One of the most important flat roof functions is the collection and discharge of rainwater, which especially during storms has a substantial impact on municipal sewer systems and the water bodies into which they discharge. The use of vegetated, or ‘green’, roofs has become a prevalent strategy for mitigating the impacts of stormwater runoff from flat roof surfaces in urban areas, including in Canadian cities, and has received a significant amount of research attention. There is also a variety of ‘blue’ roof strategies that involve detention or retention of rainwater, either on roof surfaces or in cisterns. These approaches have received considerably less research attention, particularly for large buildings. \n \nThis study compares the performance of green and blue roof systems, based on their effectiveness as stormwater management strategies, as well as their life cycle energy, carbon dioxide, and economic impacts. The more qualitative attributes of green and blue roofs are also explored, as well as their compatibility with other rooftop technologies including solar photovoltaic panels, solar thermal hot water heating systems, and high albedo membranes. In this context, the apparently under-appreciated opportunities for rainwater harvesting and reuse inside buildings are examined for a variety of large building types in three Canadian cities with different climatic conditions: Calgary, Alberta, London, Ontario, and Halifax, Nova Scotia. \n \nFrom this investigation, recommended decision criteria are developed for the selection of the most appropriate green or blue roof strategies depending on the characteristics of a particular building project, including its size, occupancy, geographic location, and urban context. Limitations of this study’s methods, as well as issues in need of further research, are also discussed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».