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Enregistrement W2035060498 · doi:10.1017/s003224740500505x

Advances in engineered remediation for use in the Arctic and Antarctica

2006· article· en· W2035060498 sur OpenAlex
Dennis M. Filler, C. M. Reynolds, Ian Snape, A. J. Daugulis, David L. Barnes, Peter J. Williams

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePolar Record · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental remediationEnvironmental scienceArcticEnvironmental hazardWaste managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementBiochemical engineeringEngineeringContaminationEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creative remediation schemes have been implemented with success at petroleum-contaminated sites in Alaska and Canada during the past decade. Contaminated media have been landfarmed, amended with fertilizers, augmented with microbial products, and manipulated with engineered systems. Phytoremediation developments and use of biodegradable synthetic and polymeric resins for potential use with petroleum and xenobiotic contaminants are on the horizon. Treatment of supra-permafrost water and melt-water runoff with permeable reactive barriers and partitioning bioreactors is now possible. Cost and time limitations will likely continue to drive remediation decisions in the Arctic. Environmental policy, environmental constraints, and cost will dictate what technologies are appropriate for Antarctic clean-up, although the pressure of time is less acute because land transfer and liability are not drivers. This paper discusses some recent advances in remediation engineering for use in polar regions. Conceptual models are presented, and case study treatment costs and durations are highlighted to aid environmental decision-making.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,434

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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