Rapid Assessment and Long-Term Monitoring of Green Stormwater Infrastructure with Citizen Scientists
Notice bibliographique
Résumé
Green stormwater infrastructure (GSI) has emerged as a promising decentralized management approach to urban stormwater challenges. A lack of data about GSI performance interferes with widespread adoption of GSI. A citizen science program that benefits researchers, lay scientists, and municipalities offers a way to provide these lacking data. We have developed an open-source, transferable green infrastructure rapid assessment (GIRA) protocol for studying the performance of GSI with citizen scientists. This protocol has been tested in six North American cities (New York City, Toronto, Vancouver, Chicago, San Francisco, and Buffalo). In this research we define the performance of GSI in varying geographic, climatic, and maintenance conditions with the intent to create technological, institutional, and management solutions to urban stormwater problems. The GIRA protocol was used by citizen scientists to assess the physical properties and capabilities of bioswales, while small, affordable Green Infrastructure Sensors Boxes (GIBoxes) were used to determine longer-term function across several rain events. Our results indicate that teams of citizen scientists can be effective for collecting and archiving widespread information on the post-installation function of GSI. The effort also showed that citizen scientists had changes in understanding of urban stormwater challenges and the role that GSI can play in solving these problems. We explore the multiple benefits to knowledge, participants, and municipal partners as a result of this research.
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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 | 0,021 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».