Low impact development devices DNA of cities for long term stormwater management strategies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 2024 the Low Impact Development Devices (LID) open-source international database ClimateScan consist of over 14.000 climate adaption related projects uploaded in the period of 2014–2024. For cities with over 500 projects, this offers an opportunity to construct a LID-DNA of the city. LID-DNA presents the ‘genetic information of the development and functioning of LID in a city’ and was first used in The Netherlands during ClimateCafés as evaluation for future design and maintenance of stormwater management strategies. The LID-DNA of several cities based on the quantity and categories of LID is visualized. The LID structure of early adaptor Amsterdam with over 500 LID measures implemented in 2000–2024, shows a large variety of over 20 types of individual LID. The relative new adaptor Riga shows a LID-DNA with a focus on bio-filtration with raingardens and swales (based on 40 data points). Stakeholders from different departments concluded that cities benefit from the insights of their urban LID-DNA earlier in the process. An early insight will support a targeted LID strategy choosing a limited cost-efficient group of LID than having a wide range of different LID without evaluation of their efficiency. Departments in the city asked for more detailed insights (earlier in the process) to prevent mal-adaptation and disinvestments and be more efficient with their capacity. The ClimateScan database holds over 300 monitored LID projects with research results in North America and Europe in cities as Vancouver, New Orleans, Amsterdam and Riga. Future work will focus on more detailed LID-DNA visualisation based on not only the amount of LID but on the dimensions such as water storage (m3) and surface (m2). Monitoring of LID will be stimulated to make strategic decisions on measured infiltration rates (m/d) of LID as most important criteria for possible damage by floodings and maintenance (clogging). Raising awareness and capacity building targeted on the high-ranking cost-efficient LID is set up in both cities focused on the design, construction and maintenance of LID.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,006 |
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 ».