MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2030435336 · doi:10.1139/l00-033

Bioremediation of diesel fuel contaminated soil

2001· article· en· W2030435336 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Richard G. Zytner, A. C. Salb, Timothy R. Brook, M Leunissen, Warren Stiver

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésBioremediationDiesel fuelEnvironmental scienceSoil contaminationContaminationEnvironmental chemistryBiostimulationPetroleumEnvironmental engineeringWaste managementSoil waterSoil scienceChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field and laboratory studies were used to study the influence of temperature and O 2 on the bioremediation of diesel-fuel contaminated soil. Field data were obtained from a landfarm located in Northern Ontario, whereas laboratory experiments were conducted using bioreactors containing diesel-spiked soil and contaminated soil from the field site. Laboratory and field degradation rates were quantified based on changes in the total petroleum hydrocarbons concentration and some individual components, as well as by monitoring O 2 consumption and CO 2 evolution. A degradation rate correlation was developed from the laboratory data. Based on comparison with the laboratory data, the slow rate observed in the field was likely due to low O 2 concentrations at the site.Key words: bioremediation, diesel fuel, unsaturated soil, cold climate, degradation rate.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,651
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,161 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetMicrobial bioremediation and biosurfactantsTravaux en français237 207