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Enregistrement W1999965823 · doi:10.1002/rem.20182

Application of passive soil gas technology to determine the source and extent of a PCE groundwater plume in an urban environment

2008· article· en· W1999965823 sur OpenAlexaff
James N. Clarke, Deborah F. Goodwin, Harry O'Neill, Joseph E. Odencrantz

Notice bibliographique

RevueRemediation Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGroundwaterEnvironmental sciencePlumeSoil gasSampling (signal processing)DrillingEnvironmental engineeringHydrology (agriculture)Soil waterSoil scienceGeologyEngineeringGeographyGeotechnical engineeringMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In situations where groundwater supplies have been impacted by volatile organic compounds (VOCs), such as tetrachloroethene (PCE), and the source has not been identified, the costs to identify the source and plume migration patterns may be extremely high. The costs for an investigation increase with the number and depth of borings and the number of samples that are collected and analyzed. An environmental investigator and the Arizona Department of Environmental Quality (ADEQ) have successfully utilized passive soil gas (PSG) surveys in Arizona to cost‐effectively investigate VOC impacts to groundwater and identify potential sources of impact. PSG surveys are minimally intrusive, and more samples can be collected for the same cost when compared to active soil gas surveys and conventional soil and groundwater sampling programs. The result is a surficial representation of the contaminant plume and the location of “hot spots,'' which are the potential sources. This provides a better understanding of the nature and extent of the impact and allows for a focused subsurface investigation, which subsequently reduces drilling and sampling costs. © 2008 Wiley Periodicals, Inc.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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