REVITALIZING THE ROCHESTER GORGE Strategic Urban Site Planning to Enhance Water Quality in the Lower Genesee River
Notice bibliographique
Résumé
The project began with investigating a regional asset of interest: the Genesee River. Initial research into this area revealed that the river suffers from poor water quality. The causes and effects of poor water quality were explored, and it was determined that excess nutrients – namely phosphorus – play a critical role in the water quality of the Genesee River and present downstream risk at the river’s point of outflow in Lake Ontario. An examination of peer-reviewed literature, contemporary examples in the built environment where similar water quality issues were addressed, and existing watershed design frameworks were conducted to understand water quality issues and potential solutions. The methodology involved the analysis of examined literature and precedents, which led to the formulation of an inventory of potential problem-solving strategies. This was followed by a sequence of steps to synthesize project research into a decision-support tool for selecting interventions that address water quality issues. A preliminary design exercise on a site within the City of Rochester adjacent to the Genesee River demonstrated the decision-support tool’s function to solve the identified problem and reveal strengths and weaknesses when spatially applied. While the design showed potential in reducing the Genesee River’s excess nutrient volume, its effectiveness was limited. Due to its comprehensive approach, it was concluded that the decision-support tool may be a beneficial addition to the early stages of urban site planning with a focus on water quality management or existing watershed plan development. The expanded inclusion of considerations absent from this project could lead to more robust project outcomes, but additional research is required.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».