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Enregistrement W4281969797 · doi:10.3390/w14111716

Wastewater System Inflow/Infiltration and Residential Pluvial Flood Damage Mitigation in Canada

2022· article· en· W4281969797 sur OpenAlexaboutno aff
Dan Sandink, Barbara Robinson

Notice bibliographique

RevueWater · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFlood Risk Assessment and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPluvialFlood mythStormwaterEnvironmental scienceCombined sewerFlood mitigationEnvironmental planningFlooding (psychology)WastewaterClimate changeWater resource managementEnvironmental engineeringGeographySurface runoffGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pluvial flooding in urban areas is one of the most significant drivers of disaster loss in Canada. Damages during pluvial flood events are associated with overwhelmed urban drainage (stormwater and wastewater) systems. During the period from 2013 to 2021, Canadian property and casualty insurers reported approximately CAD 2 billion in personal property (residential) pluvial sewer backup claims during flood catastrophes. There has been growing interest in managing pluvial urban flood risk, notably through newly funded national programs focused on climate change adaptation. These programs have included the development of new guidelines and standards focused on managing the underlying factors contributing to urban and basement flooding. Inflow and infiltration (I/I) has received limited attention in the pluvial flood literature, however. Informed by significant engagement with practitioners in Canada, this paper provides a review of the issue of I/I into wastewater systems and its relation to pluvial flooding. The paper will address concerns related to private property engagement in I/I and urban pluvial flood reduction programs. Both improved technical standards and administrative support are needed to ensure that wastewater infrastructure is less susceptible to I/I over its lifecycle.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,158
Écart entre enseignants0,156 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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