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Enregistrement W2019638406 · doi:10.1080/15287390490493457

SPECIATION ANALYSIS AND THE OCCURRENCE OF ALUMINUM TURBIDITY

2004· article· en· W2019638406 sur OpenAlexaff
Denis Bérubé

Notice bibliographique

RevueJournal of Toxicology and Environmental Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbidityFiltration (mathematics)Genetic algorithmResidualAluminiumEnvironmental chemistryChemistryParticulatesEnvironmental scienceMineralogyGeologyMathematicsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determinations of particulate Al (pAl), leachable particulate Al (lpAl), and soluble Al (sAl) along the treatment sequence were used to investigate the occurrence of turbidity at drinking-water plants using aluminum coagulation. The behavior of Al species during filtration was normal when sAl remained at a constant level, while pAl was completely eliminated. When sAl was constant while pAl was not completely eliminated, the presence of residual pAl could be attri buted to problems of filtration effectiveness. When sAl decreased during filtration, the residual pAl could also originate from transformations such as precipitation occurring in the filtration media. When sAl increased, the residual pAl could also originate from precipitate detachments. Increases in sAl during filtration or the presence of partially leachable pAl were associated with deteriorations in residual pAl along filtration runs. The presence of nonleachable pAl denoted the existence of different aluminum forms. This was a supplementary indicator of treatment problems and affected the relationship with turbidity. In addition to demonstrating the occurrence of aluminum turbidity, speciation analysis offered a characterization of turbidity and its origin. By contributing to the evidence as well as the understanding of treatment problems, these speciation methodologies can be useful to minimize aluminum turbidity.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations4
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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