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Enregistrement W2934828981 · doi:10.3390/w11040723

The Effectiveness of Exfiltration Technology to Support Sponge City Objectives

2019· article· en· W2934828981 sur OpenAlexaffabout
Edward A. McBean, Guohe Huang, Aili Yang, Huiyan Cheng, Yicheng Wu, Zheng Liu, Zhineng Dai, Haiyan Fu, M. A. Bhatti

Notice bibliographique

RevueWater · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterSurface runoffEnvironmental scienceGroundwater rechargeWater resource managementHydrology (agriculture)Flooding (psychology)GroundwaterWater qualityFlash floodLow-impact developmentEnvironmental planningEnvironmental engineeringFlood mythGeographyStormwater managementAquiferGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban stormwater management is essential to improve the management of floodwaters in municipalities in urban areas. However, relying on sponge city options for site planning in an attempt to decrease the impacts of flooding is challenging due to the magnitude of flooding in urban China. The merits of exfiltration technology being used in Canada are described as having significant potential; this technology encourages passage from the stormwater pipe down to a second, lower pipe, to facilitate exfiltration to the vadose zone and, ultimately, to replenish groundwater. For example, for a small urban catchment, stormwater runoff from a 2-h long, 5-yearly storm, is demonstrated as being able to exfiltrate approximately 53% of the stormwater. Overall, the potential exists to exfiltrate stormwater from the lower pipe and it is estimated that 71% of the water entering the storm sewer is exfiltrated to the vadose zone, for a small catchment. The exfiltration pipe technology increases groundwater recharge which provides an opportunity to help manage subsidence in China. However, attention must be paid to the quality of the infiltrating water since, as true for any sponge city initiative, poor quality infiltrating water may deteriorate the quality of the groundwater.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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