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Enregistrement W1986574973 · doi:10.2166/wqrjc.2012.024

Characteristics of urban chemical spills in Southern Ontario

2012· article· en· W1986574973 sur OpenAlexafffundabout
Weihua Cao, James Li, Darko Joksimovic

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceHuman healthOil spillEnvironmental protectionWater resource managementEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)Environmental planningEnvironmental healthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thousands of chemical spills occur as a result of accidents or natural disasters each year worldwide and have the potential to harm human health and the environment. More than 700 recorded chemical spills involving more than 1,000 types of chemical occur every year in Southern Ontario, resulting in multiple environmental impacts. This paper presents characteristics of urban chemical spills (1988–2007) and an ArcGIS-based spatial distribution in Southern Ontario. Eleven regions involving 77 municipalities had experienced chemical spills during the study period. Industrial plants accounted for the majority of occurred spills. The St Clair River and the Humber River were the two major rivers encompassing higher spill areas owing to the high density of industry surrounding them. Pipe/hose leaks both accounted for the highest proportion of total chemical spills and resulted in a largest portion of chemical spills causing surface water impacts. The analysis results will provide information for a further study to develop a comprehensive urban chemical spill management strategy, which emphasizes spill prevention, control and emergency response. The strategy could also be used to assist both municipalities and industries to minimize the potential spill impacts to the environment and public health and to better protect water resources.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,049
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0490,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,338
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,149 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations5
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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