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Enregistrement W2019371723 · doi:10.1177/0734242x15574562

Controlling chromium slag pollution utilising scavengers: A case of Shandong Province, China

2015· article· en· W2019371723 sur OpenAlexaff
Changhao Liu, Raymond P. Côté

Notice bibliographique

RevueWaste Management & Research The Journal for a Sustainable Circular Economy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal Extraction and Bioleaching
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromiumSlag (welding)ChinaPollutionEnvironmental pollutionEnvironmental scienceWaste managementMetallurgyEnvironmental protectionBusinessMaterials scienceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of chromium slag pollution is a great challenge for China. It is now an urgent task for China to take effective measures to eliminate chromium slag pollution. This article examines the case of the treatment of chromium slag in Shandong Province and explores how chromium slag pollution can be eliminated in Shandong Province. It shows that the chromium slag stockpiled by the chemical plants was successfully utilised by local steel companies, who act as 'scavenger companies'. The driving mechanism, seeking a potential 'scavenger company' within the local region and the role of the local government on the case of Shandong Province are discussed. This article concludes that local steel companies can be utilised to effectively and efficiently treat the chromium slag while benefiting the steel companies. The local governments need to play multiple roles in solving the problem of chromium slag pollution. Seeking and identifying 'scavenger companies' within a region could be an important approach to reducing pollution within the region.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,610

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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