Trihalomethane formation potential in selected drinking waters of Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory-scale simulated distribution system trihalomethane (SDS-THM) tests were conducted on selected public drinking water sources to predict as well as evaluate trihalomethane formations under controlled laboratory conditions. Varying concentrations of SDS-total trihalomethane at any time (SDS-TTHMT) (2.68–85.78 μg/L) were detected in the two simulated water sources. Evaluating the impact of each test variable on attained SDS-TTHMT levels revealed that for both water sources, the majority of samples exhibited higher SDS-TTHMT levels in the presence of higher chlorine doses. For the two sources, 85 to 87.5 percent of the sample pairs exhibited higher SDS-TTHMT levels at higher incubation temperatures. Incubation periods at which maximum THM levels were attained varied with water source type as well as pH values. All comparable samples exhibited SDS-TTHMT values higher (1.41 and 7.07 folds) than actual surveyed TTHM levels. Statistically, SDST-TTHM showed significant correlations with applied chlorine dose at the 0.05 level, and with TOC, bromides, contact time, and temperature at the 0.01 level. The predictive model, formulated using multiple regression approaches, exhibiting the highest coefficients of determination was logarithmic for the laboratory simulated THM database (r2=0.70; p<0.001) with a very high significance level (<0.01 level).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».