Visualising the equilibrium distribution and mobility of organic contaminants in soil using the chemical partitioning space
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the behaviour of organic chemicals in soil is a complex task as it is governed by the physical chemical properties of the chemicals, the characteristics of the soil as well as the ambient conditions of the environment. The chemical partitioning space, defined by the air-water partition coefficient (K(AW)) and the soil organic carbon-water partition coefficient (K(OC)), was employed to visualize the equilibrium distribution of organic contaminants between the air-filled pores, the pore water and the solid phases of the bulk soil and the relative importance of the three transport processes removing contaminants from soil (evaporation, leaching and particle erosion). The partitioning properties of twenty neutral organic chemicals (i.e. herbicides, pharmaceuticals, polychlorinated biphenyls and volatile chemicals) were estimated using poly-parameter linear free energy relationships and superimposed onto these maps. This allows instantaneous estimation of the equilibrium phase distribution and mobility of neutral organic chemicals in soil. Although there is a link between the major phase and the dominant transport process, such that chemicals found in air-filled pore space are subject to evaporation, those in water-filled pore space undergo leaching and those in the sorbed phase are associated with particle erosion, the partitioning coefficient thresholds for distribution and mobility can often deviate by many orders of magnitude. In particular, even a small fraction of chemical in pore water or pore air allows for evaporation and leaching to dominate over solid phase transport. Multiple maps that represent soils that differ in the amount and type of soil organic matter, water saturation, temperature, depth of surface soil horizon, and mineral matters were evaluated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».