Strategic prioritization of sewersheds to mitigate combined sewer overflows under climate change
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
• CSOs pose significant environmental and public health challenges. • Increased precipitation under climate change must be considered in CSO management. • A predictive model was used to predict CSOs under climate change. • CSOs will increase exponentially over time under climate change. • Results inform municipalities on prioritizing sewersheds to mitigate future CSOs. The impact of combined sewer overflows (CSOs) on water bodies is well documented: they pose severe threats to water quality, ecosystems, and public health. Exposure to contaminants from overflows can lead to waterborne diseases, emphasizing the critical need for effective stormwater management. Mitigating the effects of CSOs can be achieved through various solutions, including blue-green infrastructure (BGI). However, the implementation of these solutions often occurs opportunistically rather than strategically, depending on the opportunities that arise. In addition, simulations under climate change predict a surge in extreme events, necessitating adaptation in urban planning and infrastructure design. This paper proposes a prioritization index to support the location choice for mitigation measures under current conditions and projected climate scenarios. The model's effectiveness is validated, and simulated precipitations generated by the Canadian Regional Climate Model version 5 (CRCM5) are used, revealing an exponential increase in CSO events over time due to climate change. The importance of spatial location in prioritizing urban catchments for mitigation measures implementation is emphasized, providing valuable insights for urban planners to navigate climate-induced challenges and protect water bodies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découle