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Enregistrement W4387924192 · doi:10.1061/jswbay.sweng-528

Performance Assessment of Stormwater Management Infrastructures in a Parking Lot near Montreal, Canada

2023· article· en· W4387924192 sur OpenAlexaffabout
Véronique Guay, Negin Binesh, Sophie Duchesne, Geneviève Pelletier, Guillaume Grégoire

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Water in the Built Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioretentionEnvironmental scienceStormwaterSurface runoffGreen infrastructureHydrology (agriculture)DrainagePerennial plantStormwater managementWater qualityStormEnvironmental engineeringAgronomyGeographyEcologyEngineeringBiologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stormwater control measures, including green and gray infrastructures, are increasingly used to enhance the level of sustainability of conventional drainage networks in managing rainfall-induced runoff. This paper studies the water quality and hydrologic performances of some bioretention cells and permeable pavements located in a parking lot in Boucherville (near Montreal), Canada, between July 2020 and November 2021. Because plants play a major role in the performance of green infrastructure, plant survival and growth monitoring were also conducted from June to September 2021. The results showed average runoff volume and average peak flow reductions of 91% and 98%, respectively, while the average delay in peak flow, for the few storm events with outflow, was 6.7 h. The average removal rates (in terms of concentration) for suspended solids, chemical oxygen demand, total phosphorus, and total nitrogen were 96%, 79%, 81%, and 90%, respectively, while there was an average increase in electric conductivity of 14%. The survival rate of trees planted in bioretention cells was 100%. For bushes, survival rates indicated a variation between 54% and 100%, while for perennials, survival rates varied between 0% and 100%. The plants with the least survival rates were Alchemilla mollis when planted at the top, with 0%, Rudbeckia fulgida var. ‘Pot of Gold,’ with 74%, and Salix purpurea ‘Gracilis,’ with 54%.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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