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Enregistrement W2122133145 · doi:10.1139/t08-107

Development of a technically defensible soil gas sampling strategy for vapour intrusion assessments

2009· article· en· W2122133145 sur OpenAlexaffvenue
Tai T. Wong, John G. Agar

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensGolder Associates (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoil gasEnvironmental scienceSoil vapor extractionSoil waterSampling (signal processing)Water contentGroundwaterEnvironmental engineeringSoil scienceContaminationGeotechnical engineeringEngineeringEnvironmental remediation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soil vapour intrusion is now commonly evaluated as part of human health risk assessments at contaminated sites where buildings or other structures are located in close proximity to volatile organic chemicals (VOCs) in subsurface soils and groundwater. Investigation of the vapour intrusion pathway often requires that VOC concentrations in the soil gas adjacent to buildings and structures be characterized as part of the risk assessment process. This paper presents the design of a new soil gas monitoring well and a sampling procedure that effectively eliminate concerns about soil gas sample dilution due to short-circuiting of atmospheric air and help to ensure the collection of representative soil gas samples. The results of a parametric numerical modelling study that was applied to address the air short-circuiting issue and the technical rationale for the new soil gas monitoring well (SGMW) design are presented in this paper along with recommended soil gas sampling procedures in various soil conditions. The SGMW design rationale and methodology outlined in this paper considered the effects of soil moisture content and permeability, the depth to the sampling screen interval, and the soil gas sample extraction rate.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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