A Planning Framework For Low Impact Development (LID) In Stormwater Management - An Ontario Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Effective management of stormwater is critical to the continued health of the environment. Progression of stormwater management techniques has evolved to include wider, sustainable objectives, particularly the development of Low Impact Development (LID) methods. Despite the recognition that the application of LID practices is a viable approach to older forms of stormwater management, there exist various challenges and barriers to widespread support. In particular, absent is a methodology to plan for LID practices on a large-scale that encompasses not only technical criteria, but economical, and social aspects as well. To address this need, the objective of this study proposes a framework for LID planning on a watershed level. The LID planning Framework is comprised of four main components evaluated in a sequential process to support the development of effective management strategies. Specifically, hydrological performance evaluation of LID technologies throughout a watershed; cost-effectiveness analysis; and stakeholders’ opinions and acceptance levels of these technologies, are used as input to the final decision-making component. The LID Planning Framework is developed in an Ontario context with a particular focus on the Lake Simcoe Watershed. This study will promote an integrated approach to LID planning, which can be used support the uptake of LID principles and encourage more sustainable methods in stormwater management as a whole.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».