Notice bibliographique
Résumé
Rainwater samples were collected from rainwater harvesting (RWH) systems at seven sites located in a 30 km radius around the City of Guelph in Ontario, Canada. From October 2006 to October 2007, a total of 360 samples were collected from two sampling locations—the rainwater cistern and at the point of use—and analysed for pH, turbidity, colour, total and fecal coliforms, total organic carbon, total nitrogen and UV absorbance (254 nm). Additional parameters, including polycyclic aromatic hydrocarbons, total metals, Campylobacter and Legionella were examined in selected samples. Following data collection, statistical analysis was performed to investigate the factors that influenced rainwater quality. The results of the quality assessment programme were largely consistent with those reported by several other researchers, with the exception of improved microbiological quality during periods of cold weather. Total and fecal coliforms were detected in 31 % and 13 % of the rainwater samples, respectively, while neither Campylobacter nor Legionella were detected above 1 CFU/100 ml detection limits. The results indicate that, while quality can be expected to vary with environmental conditions, the rainwater from a RWH system can be of consistently high quality through the selection of appropriate catchment and storage materials and the application of post-cistern treatment. Key words | cistern, point-of-use, rainwater harvesting, water quality
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,282 | 0,108 |
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 ».