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Enregistrement W2056050521 · doi:10.1080/09593330801987566

USE OF SHREDDED TIRE CHIPS AND TIRE CRUMBS AS PACKING MEDIA IN TRICKLING FILTER SYSTEMS FOR LANDFILL LEACHATE TREATMENT

2008· article· en· W2056050521 sur OpenAlexaff
Bibek Mondal, M.A. Warith

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeotechnical Engineering and Soil Stabilization
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrickling filterLeachateWaste managementEnvironmental scienceChemical oxygen demandCloggingEffluentPulp and paper industryBiomass (ecology)Environmental engineeringWastewaterEngineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scrap tire stockpiles are breeding grounds for pests, mosquitoes and west Nile viruses and, thereby, become a potential health risk. This experimental study was carried out in six stages to determine the suitability of shredded tire materials in a trickling filter system to treat landfill leachate. Biochemical oxygen demand (BOD5), chemical oxygen demand (COD) and NH3-N removals were obtained in the range of 81 to 96%, 76 to 90% and 15 to 68%, respectively. The removal of organics appears to be largely related to total dissolved solids reduction in leachate. A sudden increase, from time to time, in organic content of effluent could be attributed to biomass sloughing and clogging in the trickling filters. However, tire crumbs exhibited more consistent organics removal throughout the experimental program. Due to the high surface area of shredded tire chips and crumbs, a layer of biomass, 1-2 mm thick, was attached to them and was sloughed off at an interval of 21 days. Apart from that, as shredded tires are comparatively cheaper than any other usable packing material, tire chips and tire crumbs appeared to be quite promising as packing media in trickling filters for landfill leachate treatment.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,162 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations25
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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