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Enregistrement W1998685130 · doi:10.1111/j.1745-6592.2012.01402.x

Evaluation of Zerovalent Zinc for Treatment of 1,2,3‐Trichloropropane‐Contaminated Groundwater: Laboratory and Field Assessment

2012· article· en· W1998685130 sur OpenAlexaff
Alexandra J. Salter‐Blanc, Eric J. Suchomel, John H. Fortuna, James T. Nurmi, Chris Walker, Tom Krug, Suzanne O'Hara, Nancy Ruiz, Theresa Morley, Paul G. Tratnyek

Notice bibliographique

RevueGroundwater Monitoring & Remediation · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensKlohn Crippen Berger (Canada)
Organismes subventionnairesStrategic Environmental Research and Development Program
Mots-clésGroundwaterEnvironmental sciencePermeable reactive barrierZerovalent ironContaminationDegradation (telecommunications)Environmental chemistryChemistryGeologyGeotechnical engineeringEngineeringEnvironmental remediation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The efficacy and feasibility of using zerovalent zinc ( ZVZ ) to treat 1,2,3‐trichloropropane ( TCP )‐contaminated groundwater was assessed in laboratory and field experiments. In the first portion of the study, the reactivity of commercially available granular ZVZ toward TCP was measured in bench‐scale batch‐reactor and column experiments. These results were used to design columns for on‐site pilot‐scale treatment of contaminated groundwater at a site in Southern California. Two of the ZVZ materials tested were found to produce relatively high rates of TCP degradation as well as predictable behavior when scaling from bench‐scale to field testing. In addition, there was little decrease in the rates of TCP degradation over the duration of field testing. Finally, no secondary impacts to water quality were identified. The results suggest that ZVZ may be an effective and feasible material for use in engineered treatment systems, perhaps including permeable reactive barriers.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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