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Enregistrement W2049421475 · doi:10.1139/t05-078

Application of the BioClog model for landfill leachate clogging of gravel-packed columns

2005· article· en· W2049421475 sur OpenAlexafffundvenue
Andrew Cooke, R. Kerry Rowe, Jamie F. VanGulck, Bruce E. Rittmann

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of ManitobaWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCloggingLeachateEnvironmental scienceBiomass (ecology)Environmental engineeringWaste managementGeotechnical engineeringEnvironmental chemistryChemistryGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A numerical, multiple-species, reactive chemical transport model (BioClog) developed to predict clogging in landfill leachate collection systems is used to interpret results from experiments conducted with gravel-packed columns permeated with landfill leachate. The model predicts changes to the microbial community and leachate chemistry, including the concentrations of volatile fatty acids, suspended biomass, dissolved calcium, and suspended inorganic solids. The calculated quantity and composition of the clog matter (biomass and mineral), along with the associated decrease in porosity, are compared to the measured values. The modelled clogging is in reasonable agreement with that observed in the gravel column experiments. By identifying and quantitatively linking many microbiological, chemical, and transport mechanisms, the model helps elucidate the phenomena controlling the rate and extent of clogging.Key words: clogging, landfills, leachate collection systems, biofilms, mineral precipitation.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,853

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations38
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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