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Enregistrement W2123807957 · doi:10.1680/jees.2013.0054

Effect of co-contaminants on the dechlorination of polychlorinated biphenyls

2013· article· en· W2123807957 sur OpenAlexafffundvenue
Macoura Koné, Yanjun Chang, Gopal Achari, Cooper H. Langford

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of CalgarySequoia Environmental Remediation (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Pittsburgh
Mots-clésContaminationEnvironmental chemistryTransformer oilChemistrySoil waterEnvironmental scienceTransformerSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A promising photolysis based technology to dechlorinate polychlorinated biphenyls (PCBs), extracted from soils, in alkaline isopropanol (IPA) as reaction medium has been proposed. To be marketable the impact of co-contaminants extracted along with the PCBs, on the photodechlorination process needs investigation. In this paper the effectiveness of the photodeclorination process on PCBs extracted from samples of a representative soil containing co-contaminants is reported. The photodechlorination of PCBs extracted from weathered soils showed promising results of more than 76% dechlorination within the first hour of UV irradiation. Nearly complete dechlorination (96%) was achieved after 2 h of UV irradiation. To provide quantitative controlled appraisal of the effect of co-contaminants and explanation of the effects, dechlorination of neat Aroclor 1254 in the presence of the common co-contaminant, transformer oil, was evaluated. Further, the effect of transformer oil on some of the individual PCB congeners in the Aroclor mixture was also studied. The difference in the maximum percentage dechlorination of PCBs with and without transformer oil is 15%.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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