Sustainable Drainage System-Capillary Barrier Column Experiment Data
Notice bibliographique
Résumé
Dataset to support Canadian Geotechnical Journal article publication entitled 'Performance of sustainable drainage capillary barrier systems for climate change adaptation in temperate climates'. See https://doi.org/10.1139/cgj-2024-0368Capillary barrier systems (CBS) offer a sustainable solution supporting sustainable drainage systems (SuDS) to prevent urban flooding: The occurrence of flooding in urban areas is increasing in response to more intense precipitation, changes in land use that increase runoff (e.g., reduction of green spaces), and reduced water retention of soils. The need for adaptation to the impacts of extreme weather extends to buried assets (e.g., utilities, pavement subbases, and foundations) that are vulnerable to deterioration due to shrink–swell behaviour. Combined SuDS and capillary barriers offer a solution to these challenges. Here, small-scale (110 mm diameter, 1 m length) column experiments were used to test capillary barrier systems, also modelled in HYDRUS 1-D, to consider the impact of relative grain size between the two constituent materials, the use of geosynthetic filter fabrics, and the thickness of the water retention layer on combined sustainable drainage-capillary barrier system (SuDS-CBS) performance under a range of storm inflows. Recycled materials including crushed concrete and water treatment residual (a waste product of the water treatment industry) are shown to be effective for use in SuDS-CBS. Laboratory experiments and numerical modelling demonstrate the importance of antecedent moisture conditions for determining the performance of a SuDS-CBS during rainstorm events.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,013 |
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 ».