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Enregistrement W2111662981 · doi:10.1061/(asce)0733-9496(2007)133:1(33)

Vulnerability of Drinking Water Treatment Plants to Low Water Levels in the St. Lawrence River

2006· article· en· W2111662981 sur OpenAlexaff
Annie Carrière, Benoît Barbeau, Judith Cantin

Notice bibliographique

RevueJournal of Water Resources Planning and Management · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHydrology and Drought Analysis
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceVulnerability (computing)Dispose patternWater supplyWater resource managementEnvironmental engineeringImpossibilityWater treatmentClimate changeHydrology (agriculture)EngineeringWaste managementEcologyBiologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This project’s main objective was to determine the vulnerability of water treatment plants (WTPs) along the lower St. Lawrence River to water level fluctuations, which included the effects of both regulation and climate change. Of the 30 WTPs investigated, three were found to be vulnerable to flow conditions experienced in the past (last 100 years). The vulnerability being dictated by the impossibility of supplying the maximum water demand for which the plant was originally designed. For large facilities that dispose multiple equipments (e.g., two wells or two intakes), a large fraction of the production could be maintained at a critical level. For smaller plants, on the other hand, the situation could be more critical. Insufficient water in the well, caused by low water levels in the river, could cause pumping problems or interrupted distribution, but this can be remedied more easily than in larger plants.

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 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 enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,211

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,222 · 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.

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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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