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Enregistrement W2035380401 · doi:10.3390/su7032678

Addressing the Impact of Environmental Xenobiotics in Coal-Fired Flue Gas

2015· article· en· W2035380401 sur OpenAlexaff
Cornelia Aida Bulucea, Marc A. Rosen, Nikos E. Mastorakis, Carmen A. Bulucea, Corina Brindusa, Andreea Jeles

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXenobioticFlue gasPollutantEnvironmental scienceNOxFossil fuelEnvironmental chemistrySulfur dioxideCombustionEnvironmental engineeringChemistryWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dangerous and unstable situations can result from the presence of environmental xenobiotics since their harmful effects on humans and ecosystems are often unpredictable, and building awareness of the environmental risk should be a main concern of humankind. The environmental xenobiotics in the flue gas from a fossil fuel-fired electrical generating station, such as particulate matter (PM), sulfur dioxide (SO2), nitrogen oxides (NOx), and carbon dioxide (CO2), are analyzed in this study, since these xenobiotics are persistent pollutants. Mathematical models of the environmental pollutant vector, estimating the emission factors specific to fossil fuel combustion, are applied to the operation of thermal units in the Turceni electrical generating station, each of which produces a net electrical power of 330 MW. For each stack gas component in the pollutant vector, emission factors and pollutant concentrations are determined. A pattern is also examined depicting the mathematically modelled processes of resonant absorption of an environmental xenobiotic harmonic oscillation by an organism modulated as an absorbing oscillator structure. The xenobiotic concentration degree is represented through a spatial concentration vector, which allows further modelling and simulation of the oscillating regime of environmental xenobiotic absorption.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,284 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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