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Enregistrement W4230777407 · doi:10.32920/ryerson.14664102

Investigation of the Sediment Removal Frequency for Wet-Detention Stormwater Management Ponds

2021· preprint· en· W4230777407 sur OpenAlexafffund
Rishon Richard

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésStormwaterDetention basinSedimentEnvironmental scienceStormwater managementHydrology (agriculture)Retention basinEnvironmental engineeringEngineeringSurface runoffGeologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to develop methodologies for determining the appropriate sediment removal frequency of wet-detention stormwater management facilities. Using data from a wet pond in the Town of Richmond Hill, a sediment accumulation model was developed using the US EPA’s Stormwater Management Model (Version 5). Two different methodologies were then developed and applied to the facility. The first methodology is a real-time tool that provides the required time for sediment removal for a single cleanout cycle. The second methodology is analysis tool that relates cleanout frequency, annual cost and violations over a 50-year planning period. The results showed that the appropriate sediment removal frequency for the pond was approximately 16 to 17 years, and the annual cost of sediment removal ranged from $2,150 to $2,372, depending on the methodology used. It is recommended that these methodologies be considered for the planning and operation phases of stormwater ponds.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,003
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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