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Enregistrement W2921145168 · doi:10.2166/wqrj.2000.022

The Urban Drainage Program of Canada’s Great Lakes 2000 Cleanup Fund

2000· article· en· W2921145168 sur OpenAlexaffabout
Sandra Kok, Jason Shaw, Peter Seto, D. Weatherbe

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterEnvironmental planningCombined sewerDrainageLow-impact developmentSewerageEnvironmental scienceRemedial actionGreen infrastructureEnvironmental engineeringBusinessEnvironmental protectionEnvironmental remediationSurface runoffStormwater managementContamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since 1990, Canada’s Great Lakes 2000 Cleanup Fund, which is administered by Environment Canada, has been supporting the development and implementation of cleanup technologies to control municipal pollution sources, to clean up contaminated sediments, and to rehabilitate fish and wildlife habitats. These efforts are focused on Canada’s 16 Great Lakes Areas of Concern (AOCs) identified by the International Joint Commission for priority cleanup action and restoration of beneficial uses. Remedial Action Plans (RAPs) developed by federal/provincial teams and the public provide the strategy for restoring the beneficial uses of the AOCs. Impairments in beneficial uses in the AOCs have been, in part, caused by discharges from combined sewer overflows (CSOs), Stormwater and sewage treatment plants (STPs). To assist municipalities in addressing the problems posed by urban drainage (CSOs and Stormwater), the Cleanup Fund’s Urban Drainage Program has been supporting the development and demonstration of innovative, cost-effective technologies and approaches. These projects include high-rate treatment of CSOs, real-time control of CSOs, performance assessment of Stormwater treatment technologies, pollution prevention and control plans, and development of Stormwater management planning tools for urban areas. These projects are carried out in collaboration with the Ontario Ministry of the Environment, municipalities, professional groups, universities and conservation authorities and other Environment Canada’s facilities (National Water Research Institute and Wastewater Technology Centre). The Urban Drainage Program has been instrumental in advancing the state of the art in CSO and Stormwater management in Ontario. Projects supported under the program have quantified pollutant loadings from municipal wastewater sources in several Ontario Areas of Concern, provided hard data on the performance of best management practices for Stormwater treatment, identified and evaluated new cost-effective technologies for CSO reduction and Stormwater treatment, and developed strategies and decision-making tools for Stormwater management The work done through the Urban Drainage Program is making it possible for Great Lakes communities to achieve important environmental objectives at significantly lower cost As a result, the communities should be able to achieve many of these objectives much earlier than they would have if their choices had been limited to more conventional and capital-intensive solutions. Although the program has focused on the needs of Areas of Concern in the Great Lakes basin, the lessons learned there can easily be applied to communities in other parts of the country and around the world.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,447

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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