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Enregistrement W1546558018 · doi:10.5539/ep.v4n3p1

On the Characterization of Dredged Marine Soils from Malaysian Waters: Physical Properties

2015· article· en· W1546558018 sur OpenAlexvenueno aff
Zarina Shahri, Chee‐Ming Chan

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Pollution · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical and construction materials studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoKementerian Sains, Teknologi dan InovasiUniversiti Tun Hussein Onn Malaysia
Mots-clésDredgingSiltEnvironmental scienceReuseSedimentSoil waterEnvironmental engineeringWaste managementSoil scienceGeologyOceanographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Every year, large volumes of dredged marine soils (DMS) are removed from Malaysian water. Dredging activity is needed to maintain and enlarge water bodies. DMS properties are varies depending to space, time and land uses in the watershed. DMS were also reported to be contaminated with chemical and biological contaminants, making the materials risky for reuse. Information on DMS properties, e.g. physical, chemical and biological properties is essential to the selection of a suitable reuse option. This study is focused on the characterization of Malaysian DMS for beneficial reuse. Three samples from different dredging sites and one sample of sediment as a control were used in this study. Physical properties of DMS from Malaysia water were identified and quantified. The DMS were classified as high plasticity clay (CH), high plasticity silt (MH) and low plasticity silt (ML) for Lumut, Melaka and Tok Bali respectively. The results showed that the DMS from different locations have different physical properties. Thus, the characterizations of DMS with regards of physical properties are significant in decision making either to be reused or disposed.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,151
Écart entre enseignants0,138 · 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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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