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Enregistrement W2026305667 · doi:10.2166/ws.2009.506

Variations of DBPs precursors according to location within the distribution system

2009· article· en· W2026305667 sur OpenAlexaff
Christine Beaulieu, Manuel J. Rodríguez, Jean Sérodes

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology Water Supply · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaloacetic acidsFractionationReactivity (psychology)ChemistryEnvironmental chemistryFraction (chemistry)Organic matterChromatographyOrganic chemistryChlorine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little information is available on the evolution of remaining organic matter (ROM) in a water distribution system (WDS) and its impact on the generation of disinfection by-products (DBPs). This research involves the characterization, through sample fractionation processes and experimental chlorination tests, of the reactivity of DBP precursors occurring within a WDS. The study is based on samples collected in various locations of a WDS during a complete year. For each sample, six fractions were generated to determine their potential for formation of trihalomethanes (THMs) and haloacetic acids (HAAs). Fractionation processes on ROM demonstrated that the spatial behavior of precursors for THMs differs from that for precursors of HAAs. In addition, experimental chlorination tests showed that the reactivity of the investigated fractions, in terms of DBP formation potential (DBPfp), was different from each other according to location in the WDS. DBPfp for the studied fractions changed drastically during water treatment. However, changes of DBPfp for fractions were relatively low between the beginning and the extremity of the distribution system. Since the results of this research confirm that the ability to produce DBPs is related to the nature of the fractions, they could be useful to evaluate the impact of re-chlorination on DBP formation in a WDS.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,607

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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