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Enregistrement W2076070838 · doi:10.2166/wst.2014.227

Assessment of the impact of traditional septic tank soakaway systems on water quality in Ireland

2014· article· en· W2076070838 sur OpenAlexaff
Mary E. Keegan, Kate Kilroy, Daniel J. Nolan, Donata Dubber, Paul Johnston, Bruce Misstear, Vincent O’Flaherty, M. Barrett, Laurence Gill

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsoilGroundwaterEnvironmental scienceWater qualityEffluentPollutantSurface waterSeptic tankWastewaterEnvironmental engineeringContaminationHydrology (agriculture)GeologySoil scienceGeotechnical engineeringSoil waterEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the key threats to groundwater and surface water quality in Ireland is the impact of poorly designed, constructed or maintained on-site wastewater treatment systems. An extensive study was carried out to quantify the impact of existing sites on water quality. Six existing sites, consisting of a traditional septic tank and soakaway system, located in various ranges of subsoil permeabilities were identified and monitored to determine how well they function under varying subsoil and weather conditions. The preliminary results of the chemical and microbiological pollutant attenuation in the subsoil of the systems have been assessed and treatment performance evaluated, as well as impact on local surface water and groundwater quality. The source of any faecal contamination detected in groundwater, nearby surface water and effluent samples was confirmed by microbial source tracking. From this, it can be seen that the transport and treatment of percolate vary greatly depending on the permeability and composition of the subsoil.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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