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Enregistrement W2890536637 · doi:10.14796/jwmm.c452

Evaluation and Simulation of a Large Scale Pilot Water Farm Project in South Florida

2018· article· en· W2890536637 sur OpenAlexvenueno aff
Christopher Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Management Modeling · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScale (ratio)Population growthPopulationEnvironmental scienceHydrology (agriculture)GeographyWater resource managementCivil engineeringEngineeringGeotechnical engineeringCartographyDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

South Florida, U.S.A. is in the midst of enormous change driven by steady population growth.At the same time the citrus industry has been struggling to contain outbreaks of citrus greening which threaten an important industry in the region.To add to this complexity, the re-plumbing of the Everglades ecosystem, which aims to redirect the flow of surface and groundwater to more natural patterns, is underway.Currently, flow out of Lake Okeechobee is shunted mostly eastward or westward through massive flood control canals.On the east side of Lake Okeechobee water is directed down the C-44 (St.Lucie) canal towards the Atlantic Ocean.These large pulse releases of freshwater can wreak havoc in the St. Lucie Estuary as flora and fauna can be shocked by the near-instantaneous change in salinity due to the large releases as well as by the impacts of nutrients carried in the flows.This study focuses upon a pilot water farm project implemented to provide some interim water storage and treatment benefits in the watershed.This study summarizes the results of a comprehensive assessment of the water farm performance, concentrating on the fate of stored water as well as the overall cost effectiveness of the project.The assessment was greatly aided by the development of complementary simulation tools using MODFLOW and Solver, which is also discussed.Finally, this paper discusses how this idea can be scaled up and used in other projects to support the restoration of the Everglades and overall sustainable development in Florida and other places further afield. Methodology 1.OverviewThis paper summarizes the overall technical assessment of a 168 ha water farm, an artificial recharge pilot project located in Martin County, Florida that is designed to collect water from the nearby C-44 canal and percolate the water into the surficial aquifer system.The water farm project has been in operation since February 2014.This pilot project is one component of the South Florida Water Management District's (SFWMD) dispersed water management program which is designed to partner with private landowners around Lake Okeechobee to either store or retain excess stormwater on their properties (SFWMD 2013).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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