Achieving benefits through greywater treatment and reuse in northern buildings and communities
Notice bibliographique
Résumé
Greywater is waste water from activities like showering, bathing, or laundry. It is less contaminated than blackwater, which is waste water from toilets, urinals, kitchen sinks, and dishwashers. In many regions of the world where water is not plentiful, people re-use greywater for things like toilet flushing, irrigation, and cleaning. Standards in various plumbing and building codes ensure the safety of those using treated greywater for various purposes. Nunavut does not have a shortage of water, but it is very costly. Delivering water by truck to individual homes and businesses is expensive. As a result, Nunavut uses less water per person than in other parts of Canada. This project studied the potential to treat and re-use greywater in Northern communities. A demonstration of a new greywater treatment system designed for the North was began in May 2018 in a Triplex residence of the Canadian High Arctic Research Station in Cambridge Bay. Nunavut Arctic College students will engage with community residents and business owners to hear their perspectives on greywater treatment and re-use. To prepare for this demonstration, a Montréal college tested the treatment system for six months. It was used to treat shower and laundry water from the sports complex. The system performed reliably and was able to meet all of the requirements of a widely adopted standard for greywater.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».