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Enregistrement W2046562902 · doi:10.1177/0734242x13485794

Simulating waste temperatures in an operating landfill in Québec, Canada

2013· article· en· W2046562902 sur OpenAlexaffabout
James E. Bonany, Paul J. Van Geel, H. Burak Gunay, O. Burkan Isgor

Notice bibliographique

RevueWaste Management & Research The Journal for a Sustainable Circular Economy · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeachateWaste managementBioreactor landfillEnvironmental scienceLift (data mining)Landfill gasEnvironmental engineeringWaste heatSettlement (finance)Municipal solid wasteHeat exchangerEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A bioreactor landfill operated in Sainte-Sophie, Québec, Canada was instrumented to better understand the waste stabilization process in northern climates. Instrument bundles were placed within the waste to monitor temperature, oxygen, moisture content, settlement, total load, mounding of leachate and electrical conductivity. A finite element model was developed to simulate the heat fluxes to and from the waste, as well as heat generation within the waste from both anaerobic and aerobic processes. The results of the analysis suggest the majority of the aerobic activity occurs in the top portion of the waste lift exposed to ambient air. In addition, the model indicates that frozen waste lifts require a significant amount of heat to thaw the liquid fraction. The model also demonstrates that when a lift of cold waste is placed at the bottom of the landfill, the subsurface acts as a significant source of heat.

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)0,004
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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