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Enregistrement W4392908772 · doi:10.32920/25417120.v1

Evapotranspiration Rates of Representative Green Roof Systems and the Implications for Green Roof Policies

2024· preprint· en· W4392908772 sur OpenAlexaffabout
Jeremy Wright

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreen roofStormwaterRoofEvapotranspirationEnvironmental scienceDowntownEnvironmental engineeringGreen infrastructureHydrology (agriculture)Civil engineeringWater resource managementGeographyEnvironmental resource managementEngineeringSurface runoffGeotechnical engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Urban intensification, population growth and climate change are creating multiple issues within cities on a global scale. As more buildings are constructed to support increasing urban populations, cities are having a more difficult time managing sporadic weather events; especially managing stormwater from intense rainfall. Toronto currently has in place a mandatory green roof bylaw, that is designed to utilize shallow green roofs (GRs) on all new buildings as a measure to intercept rainfall and transpire the water back into the atmosphere. Four green roof modules with varying system buildups were constructed and instrumented on top of a downtown building to analyze how the amounts of retained rainfall and evapotranspiration varied amongst the systems. It was determined that the total evapotranspiration (ET) volume of blue/green roofs and vegetable producing green roofs were considerably higher than a traditional extensive green roof; 236% higher in the blue/green roof and 356% higher in the vegetable roof. It was also determined that unvegetated blue roof systems are also a viable method of managing stormwater on rooftops, with the blue roof module showcasing a total evaporation volume of 134 mm over the duration of the study. The results from this research exhibit that higher hydrological benefit can be derived from green roofs using blue-green technology or vegetable producing assemblies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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