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Enregistrement W4223904643 · doi:10.3390/su14074247

A Framework for Evaluating the Effects of Green Infrastructure in Mitigating Pollutant Transferal and Flood Events in Sunnyside, Houston, TX

2022· article· en· W4223904643 sur OpenAlexaff
Galen Newman, Garett Sansom, Siyu Yu, Katie R. Kirsch, Dongying Li, Youjung Kim, Jennifer A. Horney, Gunwoo Kim, Saima Musharrat

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésGreen infrastructureFlood mythFlooding (psychology)Environmental scienceNexus (standard)Environmental planningSurface runoffFlood mitigationStormwaterEnvironmental resource managementWater resource managementEnvironmental engineeringGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing and critical need to develop solutions for communities that are at particular risk of the impacts of the nexus of hazardous substances and natural disasters. In urban areas at high risk for flooding and lacking proper land-use controls, communities are vulnerable to environmental contamination from industrial land uses during flood events. This research uniquely applied a series of landscape pzerformance models to evaluate such associations including (1) the Green Values National Stormwater Calculator, (2) the Value of Green Infrastructure Tool, and (3) the Long-Term Hydrologic Impact Assessment Model. This paper presents a framework for combining landscape performance models, which are often only individually applied, to evaluate green infrastructure impacts on flood mitigation and pollutant transfer during flooding events using the Sunnyside neighborhood in Houston, Texas, USA, as a case site. The results showed that the plan reduced the risk of flooding, decreased stormwater runoff contaminants, and provided a possible direction to protect vulnerable communities.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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