Use of SLAMM in Evaluating Best Management Practices
Notice bibliographique
Résumé
Once baseline water quality data reveals that beneficial uses of a stream are no longer supported, the task of evaluating alternatives for urban watershed management can be challenging for municipal planners.While working with the municipalities within the Bear Creek watershed to develop a watershed management plan, the Clinton River Watershed Council selected the Source Loading and Management Model (SLAMM) as the main instrument.A costeffective management tool was required to assist in evaluating the effectiveness of urban best management practices (BMPs).Evaluating the suitability of the model was difficult because we were not aware of any previous SLAMM applications in the State of Michigan.The objective became, not only to learn about and apply the model, but also to demonstrate its applicability in similar Michigan watersheds.The Source Loading and Management Model (Pitt, 1998; Pitt and Voorhees 1995) emphasizes the use ofvariable quality of runoff, small storm hydrology, and pmiiculate washoffto calculate runoff pollutant yield estimates.Unlike drainage design models, SLAMM accurately computes nmoff pollutant loads and flows associated with small storm events.This is critical because most ofthe pollutant load is associated with the smaller, frequent runoff events.SLAMM evaluates several conh•ol practices including detention ponds, infiltration devices, porous pavements, grass swales, catchbasin cleaning, and street cleaning.These controls can be evaluated in combinations at many source areas and at the outfalls.Furthermore, SLAMM computes the relative -----------
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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 | 0,028 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».