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Enregistrement W7070716757

Réduction du ruissellement par lâaugmentation de surfaces perméables : évaluation de 2 scénarios dâaménagement dâun ensemble résidentiel à Laval

2013· other· fr· W7070716757 sur OpenAlexvenueaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViewshed analysisRugosityESPACE
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’implantation répandue de nouveaux quartiers résidentiels sur le territoire de la périphérie urbaine est en partie responsable de la baisse du couvert végétal et de l’augmentation des surfaces imperméables à grande échelle. Les villes sont maintenant aux prises avec une augmentation constante de la production de ruissellement qu'elles doivent gérer au moyen d’un vaste réseau d’égouts et de canalisations. \n\tDes données sur les impacts de ces modèles de quartier résidentiel nous révèlent que cette forme d’habitat provoque la dégradation des milieux naturels et aquatiques.\n\tLa présente étude vise à mettre à l’épreuve la stratégie d’aménagement de l’Open space design en comparant l’effet de trois situations d’aménagement d’ensembles résidentiels sur le coefficient de ruissellement pondéré (Cp). Les trois situations étudiées sont 1 : le développement actuel tel que conçu par le promoteur, 2 : un scénario de quartier visant la préservation des cours d’eau existants ainsi qu’une réduction des lots et des surfaces imperméables et 3 : un quartier avec des types d’habitation plus denses.\n\tLes coefficients pondérés obtenus sont respectivement de 0,50 pour le quartier actuel, de 0,40 pour le scénario 1 et de 0,34 pour le scénario 2. Au terme de cet exercice, il apparaît, d’une part, que la densification du bâti, la nature des surfaces et l’organisation spatiale peuvent concourir à diminuer la production de ruissellement d’un quartier. Cette étude permet de situer l’importance de la gestion du ruissellement dans la planification et l’aménagement du territoire.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,172 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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