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Enregistrement W2054962791 · doi:10.1081/ese-100105728

HUMIC ACIDS ENHANCED REMOVAL OF AROMATIC HYDROCARBONS FROM CONTAMINATED AQUIFERS: DEVELOPING A SUSTAINABLE TECHNOLOGY

2001· article· en· W2054962791 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part A · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Chemistry and Analysis
Établissements canadiensQueen's UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésEnvironmental remediationAquiferDiesel fuelGasolineGroundwaterEnvironmental scienceGroundwater remediationContaminationEnvironmental chemistryWaste managementEnvironmental engineeringChemistryGeologyEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contamination by gasoline and diesel fuels is a threat to groundwater resources. Polynuclear aromatic hydrocarbons (PAHs) which can represent up to 60% of volume in diesel fuels are of particular concern because many of them are carcinogenic and they are persistent, especially in oxygen-limited environment. Despite the development of alternative approaches, pump and treat continues to be the leading technology for the remediation of groundwater contaminated by gasoline and diesel fuels. The efficiency of this technology is however limited by the low solubility of the aromatic hydrocarbons. The objective of this study was to investigate the influence of humic acids on the removal of aromatic hydrocarbons from petroleum products in groundwater aquifers and to evaluate the potential use of humic acids, as a cost effective additive, in groundwater and soil remediation. In order to prove the feasibility of using humic acid in the field, a pilot scale experiment was conducted in a model aquifer with a very dense monitoring network, providing controlled conditions only possible in a semi-artificial system. In addition, different sources of humic acids were compared with surfactants for their ability to bind PAHs.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,637

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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