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Enregistrement W4403014623 · doi:10.1016/j.jglr.2024.102442

Influence of stormwater management ponds on chloride transport to urban headwater streams

2024· article· en· W4403014623 sur OpenAlexafffundvenueabout
Hafsa Momin, Cody A. Ross, Wyatt Weatherson, Jennifer Drake, Claire Oswald

Notice bibliographique

RevueJournal of Great Lakes Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensCarleton UniversityToronto Metropolitan UniversityCanada Research Chairs
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistère de l’Environnement, de la Protection de la nature et des Parcs
Mots-clésSTREAMSStormwaterStormwater managementEnvironmental scienceHydrology (agriculture)ChlorideWater resource managementEnvironmental engineeringSurface runoffEcologyChemistryGeologyGeotechnical engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sodium chloride (NaCl) is the most common de-icing agent used on roads and parking lots in North America. During the winter and spring, chloride (Cl − ) is readily transported from paved surfaces to stormwater management facilities in a matter of hours to days. According to earlier studies, densimetric stratification in end-of-pipe stormwater management facilities such as wet stormwater management ponds (SWMPs) can result in latencies in Cl − transport to receiving waters. As a result, wet SWMPs may generate Cl − pulses in streams that exceed thresholds of acute toxicity to aquatic biota. This study identified the prevalence of this phenomenon at five headwater streams receiving discharge from wet SWMPs within the Greater Toronto Area over two years. All receiving streams in this study experienced exceedances of the chronic CWQG for Cl − downstream of the SWMP outlet, while only some experienced exceedances of the acute CWQG for Cl − . For most of the salting season, SWMP contributions exacerbate downstream Cl − concentrations, and occasionally are the primary driver of exceedances. Bottom-draw SWMPs were found to accumulate Cl − and flush rapidly following a rain or melt event. Top-draw SWMPs accumulated Cl − throughout the salting season and released diluted concentrations of Cl − near the end of the season. Streams with large upstream catchments diluted SWMP contributions and ameliorated downstream Cl − concentrations.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,280 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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