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Enregistrement W2016067594 · doi:10.1061/(asce)ee.1943-7870.0000574

Worldwide Regulatory Guidance Values for Chlorinated Benzene Surface Soil Contamination

2012· article· en· W2016067594 sur OpenAlexaboutno aff
Emily S. Kowalsky, Aaron A. Jennings

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésHexachlorobenzeneContaminationEnvironmental scienceChlorobenzeneLog-normal distributionEnvironmental chemistryMaximum Contaminant LevelEnvironmental engineeringMathematicsStatisticsPollutantChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface soil contamination is a worldwide problem that is often addressed by the use of regulatory guidance values (RGVs) that establish the maximum amount of contamination that may exist without prompting a regulatory response. Chlorinated benzenes are a family of 12 synthetic aromatic contaminants for which at least 168 jurisdictions have promulgated guidance values. Analysis of the 973 RGVs for the eight most commonly regulated chlorinated benzenes is presented. The RGVs of chlorobenzene, 1,2-, 1,3- and 1,4-diclorobenzene, 1,2,4-trichlorobenzene, 1,2,4,5-tetrachlorobenzene, and hexachlorobenzene vary by over six orders of magnitude. The RGVs for pentachlorobenzene vary by five orders of magnitude. The RGV distributions resemble those of lognormal random variables, but contain nonrandom clusters and extreme values that deviate from the lognormal distribution model. Point clusters appear to reflect the influence of organizations such as the U.S. Environmental Protection Agency (USEPA) and the Canadian Council of Environmental Ministers. Uncertainty analysis applied to the USEPA RGV derivation model indicates that only about 39% of all RGVs fall within easily justified uncertainty ranges. Methods are discussed to help reduce the remaining RGV variability.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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