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Enregistrement W2029998038 · doi:10.1515/hf.2005.077

Effect of climatic variables on chromated copper arsenate (CCA) leaching during above-ground exposure

2005· article· en· W2029998038 sur OpenAlexaff
James L. Taylor, Paul Cooper

Notice bibliographique

RevueHolzforschung · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensUniversity of TorontoEngineers Without Borders Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromated copper arsenateLeaching (pedology)Environmental scienceArsenicWeatheringCopperPreservativeChromiumEnvironmental chemistrySoil scienceChemistryMetallurgyMaterials scienceGeologySoil waterGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Until recently, most research on the leaching of preservatives from treated wood was conducted in the laboratory. Although these studies have contributed to the understanding of leaching, the data generated under controlled conditions often do not apply to leaching during natural exposure and weathering. In addition, little is known about the effects of climatic variables and long-term emission rates. This paper examines leaching of chromated copper arsenate (CCA) from lumber exposed above ground to 685 mm of precipitationduring 351 days of natural weathering. Stepwise multiple regression analysis revealed relationships between leaching and a number of treatment and climatic variables, including: species of wood, initial preservative loading, amount of precipitation, average air temperature, average light intensity, pH and duration of rain event. Regression models explained approximately 30% of the variation in chromium and arsenic leaching and 44% of the variation in copper leaching.

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)0,000
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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations19
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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