Application of Internet of Things (IoT) Technologies in Green Stormwater Infrastructure (GSI): A Bibliometric Review
Notice bibliographique
Résumé
This bibliometric review elucidates the emerging intersection of Internet of Things (IoT) technologies and Green Stormwater Infrastructure (GSI), demonstrating the potential to reshape urban stormwater management. The study analyzes a steadily increasing corpus of literature since 2013, pointing out considerable international collaboration. Prominent contributions originate from the United States, Canada, Italy, China, and Australia, underscoring the global acknowledgement of the potential of IoT-enhanced GSI. Diverse GSI applications such as green roofs, smart rain barrels, bioretention systems, and stormwater detention ponds have demonstrated enhanced efficiency and real-time control with IoT integration. However, existing literature reveals several challenges, notably the requirement of advanced monitoring, the development of predictive optimization strategies, and extensive scalability. Comprehensive cost–benefit analyses are also critical for the widespread acceptance of IoT-integrated GSI. Current research addresses these challenges by exploring innovative strategies such as microbial-fuel-cell-powered soil moisture sensors and large-scale RTC bioretention systems. Emphasis is also on the need for security measures against potential digital threats. Future research needs to focus on real-time data-based monitoring plans, model validation, continuous optimization, and supportive policy frameworks. As the world confronts urban development, climate change, and aging infrastructure, IoT and GSI synergism presents a promising solution for effective stormwater management and enhancement of cultural ecosystem services. Continued exploration in this promising domain is crucial to pave the way for smarter, greener urban environments.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,070 | 0,105 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».