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Enregistrement W4390121764 · doi:10.1061/jswbay.sweng-533

A Synthesis of Climate Change Impacts on Stormwater Management Systems: Designing for Resiliency and Future Challenges

2023· article· en· W4390121764 sur OpenAlexaff
Jon M. Hathaway, Eban Z. Bean, J. T. Bernagros, Dorothy Christian, Hassan Davani, Ali Ebrahimian, Craig Fairbaugh, John S. Gulliver, Lauren McPhillips, Gillian Palino, Eric Strecker, R. Andrew Tirpak, Bert van Duin, Neil Weinstein, Ryan J. Winston

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Water in the Built Environment · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterClimate changeEnvironmental resource managementStormwater managementComputer scienceSet (abstract data type)Environmental scienceRisk analysis (engineering)Environmental planningBusinessSurface runoff

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is projected to alter rainfall patterns in many parts of the US and around the world, highlighting the importance of stormwater management systems within resiliency efforts. Stormwater systems typically are designed based on historical rainfall records with the assumption of climate stationarity. This assumption is no longer valid for many locations, leaving a gap in the knowledge about how to ensure that these systems will meet the desired level of service over their design life. Researchers and practitioners have begun exploring how to incorporate future climate scenarios into the design of stormwater systems to maintain the current level of function well into the future. Despite this, uncertainty remains about how to manage cloudburst events, the water quality implications of climate change, and how to incorporate uncertainty in climate model outputs into engineering designs. In the absence of unifying design criteria for incorporating climate change into infrastructure design, communities have begun to form their strategies, from updating intensity–duration–frequency curves to characterizing rainfall based solely on “recent” historical data. As the debate continues regarding how to best protect communities against uncertain future weather patterns, a set of critical considerations has emerged. There is a dire need to explicitly define what resiliency means for stormwater management systems under a climate change paradigm to allow for clear design criteria that incorporate uncertainty and can achieve favorable outcomes at the system scale. There also is ample opportunity to develop new approaches and technologies that allow communities to optimize their infrastructure in terms of water management and an array of other ecosystem services. Thus, despite the current and future challenges of climate change, opportunities exist to develop the next generation of stormwater management systems that serve as multifunctional community assets.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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