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Enregistrement W2613516707

Groundwater, geothermal modelling and monitoring at city-scale : reviewing European practice and knowledge exchange : TU1206 COST sub-urban WG2 report

2017· article· en· W2613516707 sur OpenAlexaboutno aff
H.C. Bonsor, Peter Dahlqvist, L. Moosman, Nick Classen, Jannis Epting, Peter Huggenberger, A. Garica-Gil, Mitja Janža, Gert Laursen, Roelof Stuurman, Constantin Radu Gogu

Notice bibliographique

RevueNERC Open Research Archive (Natural Environment Research Council) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental planningResource (disambiguation)Urban planningGroundwaterScale (ratio)Geothermal gradientEnvironmental resource managementGeographyBusinessEnvironmental scienceCivil engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for cities to make more effective use of the subsurface on which they stand, is increasingly being recognised in Europe and further afield to be essential for future cities to be sustainable and more resilient [1,2]. However, city planning worldwide remains largely 2D, with very few cities having any substantial subsurface planning or Masterplans – the cities of Helsinki, Montreal, Singapore being rare exceptions [3,4]. The consequences of inadequate consideration and planning of the subsurface are far-reaching, in economic, environmental and social terms. Across Europe, poor understanding of ground conditions is recognised as the largest single cause of construction project delay and overspends [5]. Management of urban groundwater and shallow geothermal energy resources is becoming increasingly important as cities are increasingly looking to use these resources to meet current and future energy and heating and water needs. Whilst these are, alongside potential underground building space, the two most important resources for future cities, the monitoring and regulation of these resource is widely variable across Europe.
\nFor subsurface opportunities such as groundwater and geothermal energy to be realised and utilised to greatest effect to support growing city populations and infrastructure, city planners must be both aware of, and have some understanding of the resources, available data and research, and both the opportunities and risks which the resources provide to city development [6,7]. To supply this understanding to city municipalities and others, geological surveys must have robust datasets of groundwater and geothermal resources at city-scale, and the relevant knowledge and understanding from these data must be made accessible to inform subsurface planning in appropriate datasets relevant to different scale of interest in different planning stages. What density and frequency of data are required for a robust understanding of a city’s groundwater and geothermal resources will be different in different cities, according to the complexity of the resources, and the intensity of subsurface use and demands on the resources. Indeed, no one design of city-scale monitoring or modelling of ground-water and -heat resources is appropriate for all cities, or for all monitoring objectives. However, the guiding principles of good practice for developing robust city-scale monitoring, and datasets are widely applicable, as are the key principles for ensuring these data inform city planning processes.
\nThis report provides an initial review of existing examples of current practices in Europe with respect to groundwater and geothermal monitoring and modelling, as a resource for other cities to learn from and build upon. The report also provides an overview of some of the different practices used for communicating groundwater and geothermal energy data and knowledge to inform urban planning and management

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,133
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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