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Enregistrement W2165565788 · doi:10.1139/s05-026

Water quality and construction materials in rainwater catchments across Alaska

2006· article· en· W2165565788 sur OpenAlexvenueno aff
Corianne Hart, Daniel J. White

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRainwater harvestingEnvironmental scienceWater qualityDrainage basinHydrology (agriculture)Tap waterWater pollutionPollutionZincContaminationEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryEcologyGeographyChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many residents of Northern regions do not have access to municipal utilities. As such, rainwater catchments are commonly used as an untreated source of drinking water. The water quality in rain catchments depends on the materials used to construct the catchment, the frequency of rainfall, the amount of water collected, the quality of the rainfall, human and animal activity in the surroundings, and the duration of the water storage. The most problematic contaminants in rainwater catchments are bacteria, volatile organic compounds (VOC), and metals such as lead, copper, and zinc. The goal of this project was to help identify the frequency and magnitude of metal contaminants in Alaskan rainwater catchments. Over 50 participants from across Alaska had their tap water sampled for lead, copper, and zinc by atomic absorption during the summer of 2003. Statistical analyses showed strong correlations between catchment material and metal concentrations in drinking water samples. Key words: rainwater catchment, water quality, atomic absorption, lead, copper, zinc.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,212

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations30
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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