City of Toronto's Wet Weather Flow Management Master Plan
Notice bibliographique
Résumé
Urban development within the City of Toronto and surrounding regions has adversely impacted the aquatic environment. Changes to the hydrologic cycle and land use practices have increased flows and contaminant contributions to area surface waters, during wet weather, from storm sewer and combined sewer overflow discharges. The City of Toronto has developed a Wet Weather Flow Management Master Plan to address the impacts of wet weather flows. The study area extended across the City of Toronto, encompassing six major watersheds and the waterfront. A new philosophy in wet weather flow management was adopted which recognized rainwater as a resource; wet weather flows were to be managed on a watershed basis; and a hierarchical approach to wet weather flow management was to be used, starting with at source, followed by conveyance and finally end-of-pipe control measures. A series of 13 objectives were identified, grouped into four major categories: water quality, water quantity, natural areas and wildlife, and sewer system. An innovative approach integrating hydrologic, hydraulic and water quality predictions from land based, watershed and lake models, respectively, was used to assess the effectiveness of various strategies. The receiving water response indicated that source controls and conveyance controls were insufficient to achieve the receiving water objectives of the Plan. The Plan's objectives can be met only through the implementation of a comprehensive set of measures consisting of: source controls, conveyance controls, end-of-pipe controls, basement flooding protection works, stream restoration works, shoreline management, enhanced municipal operations and an enhanced public education and community outreach program.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,004 |
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 ».