Reduction of Greenhouse Gas Emissions Through Utilization of Turf and Root Reinforcement Mat (TRM) Technology in Green Armouring of Civil Structures as Compared to Traditional Rock Armouring
Notice bibliographique
Résumé
Carbon footprint impact and the reduction of greenhouse gas emissions is beginning to pervade modern civil construction and operational practices. Designers, owners, communities and nations are struggling to incrementally reduce greenhouse gas emissions. Green armouring of civil structures, historically hard armoured in rock, holds promise for significant reduction of the carbon footprint of construction. This paper explores the reduction of greenhouse gas emissions by utilizing Turf and Root Reinforcement Mat (TRM) technology in armouring civil structures as compared to traditional rock armouring. The paper outlines the generally accepted use of geosynthetics in civil structure construction, and surveys the current greenhouse gas reduction strategies in construction. A case study of the Assiniboine River Diversion Failsafe in Manitoba, Canada outlines successes in the armouring of a civil structure against erosion utilizing TRM technology. A comparative analysis explores the carbon footprint of constructing with this green technology as compared to hard armouring with conventional construction methods such as rock riprap and rock armouring. Highlighted is the significant carbon footprint efficiency of this Turf and Root Reinforcement Mat green armouring technique. (A) For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201310RT334E.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».