MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7135257127

Soaking Up Stormwater Through Education and Stewardship in the Lake Champlain Basin and Beyond

2021· article· W7135257127 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarWorks -A service of University of Vermont Libraries (University of Vermont) · 2021
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterImpervious surfaceSurface runoffHydrology (agriculture)WatershedRetention basinSnowmeltSanitary sewerSurface water
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The health of Lake Champlain and other waterbodies in the Lake Champlain basin, which lies within portions of Vermont, New York and Quebec, are negatively impacted by nonpoint sources of pollution, including phosphorus, nitrogen, sediments, chloride, and bacteria. All of this pollution is carried to waterbodies in stormwater runoff. Thus, it is critical that everyone understand what stormwater is, and how to help clean it and reduce its volume before it enters local waterways. Stormwater is water from rainfall and melting snow or ice that moves over the land, collecting pollutants as it makes its way to lakes, ponds, streams and other surface waters. In urban areas, stormwater reaches surface waters more quickly and in larger volumes during and immediately following rain events than it does in natural areas. This is due to the many impervious surfaces in urbans areas that prevent stormwater from infiltrating into the ground. Conversely, in natural areas, stormwater can more easily soak into the ground. It then makes its way slowly through the ground, recharging surface waters consistently from beneath. This curriculum is designed for teachers to use to guide students to: • Understand watersheds and the impact that stormwater can play within them; • Identify possible sources of stormwater in their communities; and • Engage in a stewardship project that helps clean and minimize stormwater runoff to surface waters. • Lead others to engage in stormwater stewardship. This curriculum can be used on its own or in conjunction with the Lake Champlain Sea Grant and UVM Extension Watershed Alliance Stream Monitoring and Stewardship program. The curriculum is divided into four sections that align with the learning objectives. In Section 1, students learnabout stormwater and its movement through watersheds, and the types of pollutants that stormwater can carry to surface waters. In Section 2, students learn to monitor and measure stormwater, and they are introduced to green stormwater infrastructure as a mechanism to treat and reduce stormwater runoff from a property. Activities are designed to engage students to make recommendations about green stormwater infrastructure practices for their school grounds and local communities. In Section 3, students engage in a stormwater stewardship project. These are separated into three tiers based on complexity and cost of the project. In Section 4, students take action to engage others in stormwater stewardship activities. Teachers have the option to carry out the curriculum in its entirety or to use guidance provided to engage students in any individual activity or grouping of activities. Each section includes an overview with guiding questions, student learning objectives, Next Generation and Common Core Science Standards, a list of activities and materials, preparation guidelines for educators, activity descriptions, resources for additional information, and background reading and worksheets for students. Key terms are listed in bolded red font and defined in a glossary at the end of the curriculum. Background information and worksheets designed for student use are marked in the upper righthand corner to aid in locating those resource pages within the curriculum.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,170 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarWorks -A service of University of Vermont Libraries (University of Vermont)Même sujetUrban Stormwater Management SolutionsTravaux en français237 207