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Enregistrement W2009576925 · doi:10.1139/t10-014

Determination of distribution coefficient of geomaterials and immobilizing agents

2010· article· en· W2009576925 sur OpenAlexaffvenue
Dali Naidu Arnepalli, B. Hanumantha Rao, S. Shanthakumar, Devendra Narain Singh

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionDesorptionLangmuirEnvironmental remediationFreundlich equationPartition coefficientChemistryGeotechnical engineeringContaminationAdsorptionChromatographyGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fate and transport of reactive contaminant(s) in geomaterials (i.e., soils and rocks) and efficacy of the immobilization–remediation methodology of the contaminated geomaterials is governed mainly by the sorption and desorption characteristics of these geomaterials and immobilizing agents. As such, establishment of these characteristics becomes mandatory. To achieve this, batch tests are usually conducted and a distribution coefficient is obtained from Freundlich, linear, and Langmuir isotherms. However, the relative efficiency of these isotherms needs to be ascertained for selection of the appropriate distribution coefficient for a contaminant geomaterial – immobilizing agent system. With this in mind, conventional batch tests were conducted on various geomaterials and immobilizing agents, to establish their sorption and desorption characteristics. However, it should be noted that batch tests do not represent the real-life contaminant geomaterial – immobilizing agent interaction, and are quite cumbersome and time-consuming. Under these circumstances, correlating sorption and desorption characteristics of these materials with the electrical conductivity of their solutions seems to be a potential alternative. Utility of this concept for modeling real-life contaminant geomaterial – immobilizing agent interaction has also been demonstrated very well in this study.

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)0,005
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations19
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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