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Enregistrement W3154080337 · doi:10.1061/jswbay.0000951

Seeking More Cost-Efficient Design Criteria for Infiltration Trenches

2021· article· en· W3154080337 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth Rowe, Yiping Guo, Zhong Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Water in the Built Environment · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPercentileStormSurface runoffInfiltration (HVAC)StormwaterEnvironmental scienceComputer scienceStatisticsMathematicsMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many jurisdictions, the current design criteria for low-impact development practices (LIDs) including infiltration trenches require LIDs to provide enough storage capacity to store catchment runoff from the location’s 90th-percentile storm. The 90th-percentile storm used in Ontario, Canada, has a depth of approximately 25 mm. This study examines the performances and costs of infiltration trenches built in Ontario but sized to accommodate alternative storm depths ranging from 5 to 50 mm. Analytical equations are used to determine the runoff reduction ratios of infiltration trenches, and a cost estimation tool specifically developed for LIDs is used to estimate their overall costs. Results indicate that the current 90th-percentile storm criterion is probably too high and not cost efficient. An evidence-based methodology for selecting more appropriate design criteria is proposed. Using this methodology, it was found that the economically more efficient design criterion for Ontario averages about 20–22 mm for different design cases. Significant savings can be realized if a lower design criterion is implemented. The proposed methodology is therefore recommended for jurisdictions seeking more cost-efficient design criteria.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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