Green infrastructure practices: alternative systems for stormwater management in New Brunswick, New Jersey
Notice bibliographique
Résumé
As global urbanization continues to expand cities, the systems that operate in the background to allow cities to function are being stressed. Water management systems in particular are a growing concern in the United States. Water quality and quantity are becoming increasingly significant issues as global climate change is producing unprecedented drought and flood periods across the world. The nation’s traditional combined sewer overflow (CSO) systems for storm and wastewater are aging, outdated, and overburdened due to rapid urbanization and vast impervious surface coverage. The alternative to traditional “hard, gray” infrastructure systems engineered by humans are known as “soft” or “green” infrastructure, which instead integrates plants and landscapes into built environments for a variety of structural, aesthetic, and community services and benefits. Studies continue to prove that using green infrastructure systems to help manage stormwater runoff is a viable, long-term, cost-effective solution for communities that suffer from frequent flood, rainfall, or combined sewer overflow events. The following research focuses on New Brunswick, New Jersey, a colonial-era city that experiences frequent flooding as a result of the nearby Raritan River. Target sites for green infrastructure intervention are determined through geographic information system (GIS) analyses, historical data, and direct observation of water-related problems. A variety of best management practices (BMPs) are proposed for each target site, followed by conceptual designs and estimated evaluations of the proposed best management practice’s impact. This document will serve as a book and model for similar cities to help address their stormwater management issues in a sustainable, efficient manner.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».