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Enregistrement W2029734831 · doi:10.13034/cysj-2013-005

The Golden Fleece: Innovative Ways to Clean up Oil<sup>1</sup>

2013· article· en· W2029734831 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Student Science and Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Companies and governments around the world have historically used bioremediation, dispersants or controlled burns to clean up oil spills. However, more innovation is evidently required to adequately combat oil spills. According to Christopher Haney – the chief scientist for Defenders of Wildlife – 75% of the oil from the BP Gulf Oil spill still remains in the Gulf environment. Recently, the Philippine government and companies like Tecnomeccanica Biellese have experimented with hair and wool in an effort to make this process more effective and efficient. This project compared the ability of various materials to absorb oil and involved modeling a machine with real-world applications. Paper towel, cedar wood, hair, and wool were tested for oil absorptivity based on changes in weight after being placed in beakers with varying amounts of oil and water. The most absorptive material, wool, was applied to a number of conceptual designs to fight oil spills. Our solution involved making an oil skimmer that would be able to absorb and collect the oil so that it could be reused. The skimmer features a conveyer belt on which wool has been attached. The conveyer belt passes over oil, allowing the wool to absorb the oil, and carries the soaked wool through two wringers. The oil is collected in a plastic container. The skimmer is innovative, experimentally successful, and holds the potential to better fighting oil spills in the future. Dans le passé, les entreprises et les gouvernements à travers le monde ont fait appel à la bioremédiation, aux dispersants ou au brûlage contrôlé afin de nettoyer les déversements de pétrole. Cependant, des méthodes de gestion et d’intervention innovatrices sont évidemment requises afin de lutter les déversements d’hydrocarbures. Conformément à Chrisotpher Haney, le scientiste-chef de l’organisation américaine Defenders of Wildlife, 75% du pétrole dû au déversement d’huile dans le Golfe du Mexique repose toujours dans les environs du Golfe. Récemment, le gouvernement philippin et les entreprises tel Technomeccanica Biellese ont mené des expériences avec certains matériaux afin de rendre le processus d’opérations plus efficace. Ce projet comparait la capacité d’absorption d’huile de divers matériaux ainsi que la modélisation d’une machine vis-à-vis des applications du monde réel. La capacité d’absorption d’huile du cèdre, des serviettes en papier, des cheveux et de la laine fut comparée par rapport à leur variation de masse après avoir été placée dans des béchers avec différentes quantités d’huile et d’eau. Le matériel le plus absorbant, la laine, fut ensuite appliqué à certains modèles conceptuels pour lutter contre les déversements d’huiles. Notre solution consistait à concevoir une écumoire d’huile qui serait capable d’absorber et récupérer le pétrole afin qu’il puisse être réutilisé. L’écumoire dispose d’une bande sur laquelle la laine y ait adhéré. La bande transporteuse passe au-dessus de l’huile permettant à la laine d’absorber l’huile, et amène la laine imbibée à travers deux essoreuses. L’huile est ensuite recueillie dans un récipient en plastique. Cette écumoire est une méthode innovatrice, a du succès expérimental et détient le potentiel de mieux combattre les déversements de pétrole dans le futur.

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.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · 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