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Enregistrement W1511531422 · doi:10.1080/15320380802146495

Contaminant Sorbent Aggregation Index based on Cadmium Sorption Capacity

2008· article· en· W1511531422 sur OpenAlexaboutno aff
Gustavo Menezes, Hilary I. Inyang

Notice bibliographique

RevueSoil and Sediment Contamination An International Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRecycled Aggregate Concrete Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionSorbentCadmiumComposite numberAdsorptionFly ashMontmorilloniteMaterials scienceChemical engineeringEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental scienceSoil scienceComposite materialMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mixture rules that enable the estimation of the characteristics of composite mixtures using data on the characteristics of their components are useful in reducing the frequency and cost of material testing for construction quality assurance prediction of barriers in waste containment systems. Different components of a mixture have characteristics that may not always be represented in direct proportion to their contents in the composite mixture. In this paper, the interaction effects of such mixtures are scaled in terms of an aggregation index. This index is formulated on the basis of metal sorption capacity measurements and used to investigate four mix designs, covering different weight proportions of four materials (Ottawa sand, fly ash, diatomaceous earth and Ca-montmorillonite). Computations using test data obtained through cadmium sorption tests indicate an increase in aggregation by up to 50% for mixtures with high clay content (10%). Also, values of aggregation index were found to be less than 1 for mixtures with low clay content, indicating an increase in cadmium sorption beyond theoretical levels that are based on mix component proportions and their sorption capacities. Presumably, textural changes after material mixing increased the measured specific surface of the composite materials relative to the theoretically computed value. This result is attributed to disruption of cohesion in the clay fraction.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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