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Enregistrement W2050217288 · doi:10.1139/s03-019

Simulation of the migration of dissolved contaminants through a subaqueous capping layer: model development and application for As migration

2003· article· en· W2050217288 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Sibylle Dueri, René Therrien, Jacques Locat

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSedimentBenthic zoneEnvironmental scienceContaminationGeologyWater columnDissolutionFjordEnvironmental chemistryHydrology (agriculture)Soil scienceOceanographyGeomorphologyEcologyChemistryGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TRANSCAP-1D is a numerical model that simulates the vertical migration of dissolved contaminants through a subaqueous capping layer. The model was developed for the prediction of the long-term effectiveness of a sediment cap. It considers advection, diffusion, chemical reactions, and the effect of the burrowing activity of the benthic fauna. The sediment is represented as a dual porosity medium composed of sediment pores and biologically formed tubes. The numerical model was calibrated with the concentration profiles of dissolved arsenic measured in the sediments at two sampling stations in the Saguenay Fjord, in Québec, Canada, where a major flood event caused the natural capping of contaminated sediments. Thereafter several numerical simulations with variable bio-irrigation depth and variable thickness of the capping layer were performed to test the effect of the uncertainty and variability of the input values on the model response. These simulations indicate that the depth of bio-irrigation in the sediment and the release from mineral dissolution are major factors controlling the distribution of dissolved contaminants in the sediment column. Key words: Saguenay Fjord, migration, numerical model, capping layer, sediment, bio-irrigation, heavy metals, arsenic.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,195

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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