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Enregistrement W6992656939

Maximize the benefits of water sensitive urban designs in a local government area: Western Australia

2012· article· en· W6992656939 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeSpace (Curtin University) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeameterHydraulic conductivityInfiltration (HVAC)StormwaterStormwater managementSurface runoffLow-impact development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Until recently, stormwater management strategies have failed to adequately consider the criticality of spatially varying soil permeability values and their implications on drainage designs. This case study was carried out in new development areas, focusing on identification of soil properties and development of a typology of suitable stormwater management strategies with respect to applicable infiltration capacities. The Guelph Permeameter was used to investigate the in-situ saturated hydraulic conductivities. Test results were categorized into four main permeability groups, very rapid (> 1.56 m/day), rapid (0.48<1.56 m/day), moderate (0.12<0.48 m/day) and slow (<0.12 m/day), based on the theoretical requirements of stormwater management techniques. Finally, with the help of the existing soil maps, the point represent hydraulic conductivity data were been generalized logically in order to develop the hydraulic conductivity maps representing the areal average as an electronic shape files by using a GIS Arc view mapping software. The future development areas under Central Maddington, Kenwick, Central and Outer Beckenham have been identified as low permeable areas which is not suitable for infiltration based stormwater management strategies whereas the Landford, Thornlie, North Huntingdale and Gosnells has been identified as high permeable areas which is highly recommended for infiltration based stormwater management strategies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,165 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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