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Enregistrement W2086104823 · doi:10.2166/wst.2006.875

A unique, environmentally sustainable and cost– effective programme to re-vegetate military training lands utilising composted wastewater biosolids at a large Canadian military training centre

2006· article· en· W2086104823 sur OpenAlexaboutno aff
Ronald J. LeBlanc, Conrad J. Allain, Soo Downe, N. Pond, P.J. Laughton

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiosolidsTraining (meteorology)Waste managementWastewaterEnvironmental scienceEngineeringEnvironmental planningEnvironmental engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Greater Moncton Sewerage Commission has developed, in concert with National Defence Canada, an environmentally sustainable and cost effective biosolids management and land reclamation programme at the Canadian Forces Base (CFB) Gagetown, New Brunswick, Canada (the second largest land based Military Training Facility in the British Commonwealth). The use of composted biosolids to revegetate military training lands is thought to be a unique application for the beneficial use of biosolids. Results and practical experience gained from this approach to successfully re-vegetate initial sections of extremely large and vast tracts of these lands are described. The paper also overviews the Commission's modern 115000 m3 x d(-1) advanced, chemically assisted primary wastewater treatment facility and associated alkaline (lime) sludge stabilisation process. Planning strategies, security aspects, special and unique challenges in operating adjacent to an active military training facility, costs, spreading techniques, monitoring, next steps and conclusions are also presented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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