Balancing Environmental and Economic Objectives for In-Stream Construction Projects: A Case Study on Sediment Management
Notice bibliographique
Résumé
Balancing economic efficiency with ecological risk management is a key challenge of the civil construction industry, especially for activities within the wetted perimeter of rivers (in-stream construction). Suspended sediment (SS) releases may occur and be harmful to aquatic flora and fauna. A tradeoff exists when completing in-stream construction quickly (shorter duration of exposure, DoE; h) with a more intense release (higher SS concentration, SSC; mg · L−1) versus completing the same activity more slowly with a less intense release. Environmental regulations often prioritize lower SSC limits, sacrificing economic efficiency. However, there may be preferable alternatives that balance economic and environmental objectives. This paper presents a study conducted during the construction of a gravel cofferdam in the Bow River, Calgary, Canada that compared two different gravel placement methods: slow placement by an excavator bucket and a faster method using a bulldozer to push gravel in the river. An SS yield parameter was introduced to contrast earthworks productivity and sediment loading characteristics by normalizing SS dose [product of SSC and DoE, suspended sediment dose (SSD); mg · h · L−1] to the quantity of gravel moved. The bulldozer method yielded greater economic efficiency without increased ecological risk associated with SS exposure, as defined by the management objective to protect salmonid fishes. This case study demonstrates the value of considering SS management tradeoffs by defining an operating limit using both SSC and DoE (or simply SSD) to achieve improved economic and environmental outcomes. However, implementing such an approach may face feasibility challenges depending on regulatory jurisdictions and may require changes in management policy to accommodate short-duration, high-intensity SS releases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».