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Enregistrement W4212866261 · doi:10.1061/(asce)he.1943-5584.0002169

Analytical Equations for Direct Quantification of Green Roofs’ Hydrologic Performance Statistics

2022· article· en· W4212866261 sur OpenAlexaff
Rui Guo, Yiping Guo, Shuguang Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Hydrologic Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSurface runoffGreen roofInfiltration (HVAC)Environmental scienceSaturation (graph theory)Runoff curve numberApplied mathematicsStatisticsHydrology (agriculture)MathematicsRoofGeotechnical engineeringMeteorologyGeologyCivil engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies have provided explicit analytical equations that can be used to quantify directly the hydrologic performance statistics of green roofs, such as runoff-reduction ratios. These equations were obtained based on simplified representations of the hydrologic and hydraulic processes occurring on and inside green roofs, as well as stochastic models describing local rainfall characteristics. To simplify derivations, these studies considered only saturation-excess runoff and neglected infiltration-excess runoff that may be generated from green roofs. We develop a method for considering both saturation- and infiltration-excess runoff; the proposed analytical equations can be used to directly quantify the performance statistics of any type of green roof. Systematic comparisons of analytical and numerical simulation results were also conducted to demonstrate the accuracy of the analytical equations. As an alternative to numerical simulations, the analytical equations can be used by engineers to more conveniently quantify the performances of alternative green roof configurations.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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