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Enregistrement W2150756672 · doi:10.1139/t01-047

Impact of density on the hydraulics of peat filters

2001· article· en· W2150756672 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Paula Kennedy, Paul J. Van Geel

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil and Unsaturated Flow
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPeatHydraulicsHydraulic conductivityEnvironmental scienceBulk densitySeptic tankGeotechnical engineeringLeachateDrainageEffluentHydrology (agriculture)Soil scienceEnvironmental engineeringSoil waterEngineeringWaste managementEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peat filters have been used to treat septic tank effluents from domestic and commercial sources, landfill leachate, and acid mine drainage. A better understanding of the hydraulics and impact of the organic loading on these types of systems will enhance the application of peat filter systems. This paper presents the results of a field study to evaluate the hydraulics of a peat filter used to treat the septic tank effluent from a public school west of Ottawa, Ontario, Canada. The filter was instrumented with tensiometers and transducers to monitor the pore-water pressures in response to a pulse of septic tank effluent. Samples of peat were collected to determine the dry density profile with depth. The soil moisture retention curve, effective porosity, and hydraulic conductivity as a function of dry density were determined in laboratory experiments. A one-dimensional unsaturated flow model was used to predict the pressure response due to a pulse. Two model scenarios were evaluated to demonstrate the impact of density variations on model simulations. Model simulations that accounted for dry density variations with depth measured in the field more accurately simulated the pressure responses measured in the field.Key words: unsaturated flow, peat, filters, septic, modelling, density.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations14
Publié2001
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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