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Enregistrement W4385553199 · doi:10.1061/9780784485002.014

R4: Regulatory Runoff Reduction in the Right-of-Way

2023· article· en· W4385553199 sur OpenAlexaff
Colin D. Bell, Sarah M. Anderson, Jeffrey T. Williams, Bradford Cox

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensDepartment of Transportation, Infrastructure and Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioretentionSurface runoffStormwaterLow-impact developmentCalculatorEnvironmental scienceInflowGreen infrastructureStorm Water Management ModelHydrology (agriculture)Infiltration (HVAC)Runoff curve numberRunoff modelCivil engineeringComputer scienceEnvironmental resource managementStormwater managementEngineeringMeteorologyGeotechnical engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through its Green Continuum: Streets design guidelines (“The Continuum”), the City and County of Denver is implementing lower-impact low impact development on public projects in the right-of-way. The suite of green infrastructure tools outlined in the Continuum are intended to mitigate both stormwater runoff and urban heat island leading to cleaner, cooler, and more beautiful streets. The stormwater management approach is one of runoff reduction: infiltrating smaller, more frequent rain events carrying first flush pollutants into many shallow, pervious areas. This differs from the conventional, volume-based approach that has been in the city’s MS4 permit for decades. However, a “Runoff Reduction” pathway was added to Denver’s most recent MS4 permit that makes the control measures in the Continuum better suited for regulatory compliance. These control measures include shallow landscapes with no formal inflow/outflow, flow-through bioretention with little depression storage, and infiltration-only bioretention facilities. These proceedings will describe an Excel-based calculator that can aid in designing green infrastructure for regulatory compliance. The proceedings will include an overview of the runoff modeling and post-processing that underpins the calculator. This analysis includes development of regression equations that predict runoff with inputs available during design (e.g., soil classification, run-on ratio, geometry, etc.). The regression equations predicted runoff within 0.01 in. for a 0.6 in. design storm event in over 84% of 220,000 random green infrastructure configurations. While the calculator is developed for Denver’s regional climate and requirements, the proceedings offer a method for other municipalities looking to incorporate runoff reduction practices on right-of-way projects.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0830,036

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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