Multivariate Analysis of Ground Water and Soil Data from a Waste Disposal Site
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Environmental site investigations often involve the collection and analysis of hundreds of samples producing data sets that contain thousands of data points, which are difficult and time consuming to analyze. Consequently, investigators often focus on key surrogate parameters for site characterization and remedial action planning and assessment, which results in a large portion of the data collected remaining unused. This study presents the application of principal component analysis (PCA) as an efficient statistical technique to examine large environmental data sets through highlighting patterns in a reduced‐variable space. In this work, PCA was applied to ground water and soil data collected from a National Priorities List Superfund site. Analysis of the soil sample data identified several samples with contaminant parameters that were more closely related to those of the waste material than the background samples, and provided both a measure and delineation of the overall soil contamination. Analysis of the ground water data identified elevated metal concentrations due to the corrosion of a carbon steel well screen, a potential hydraulic connection between upper and lower water bearing zones at one well location, and two potentially impacted well locations. These results demonstrate that PCA facilitates the efficient analysis of large environmental data sets, providing a measure of contamination based on multiple sample parameters and aiding in the definition of a remediation boundary. These advantages can expedite data interpretation, guide additional sampling efforts, and define more accurate remediation boundaries, ultimately reducing the total cost of site investigation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle