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Enregistrement W2316338628 · doi:10.2166/wst.2011.343

Improved environmental multimedia modeling and its sensitivity analysis

2011· article· en· W2316338628 sur OpenAlexaff
Jing Yuan, Maria Elektorowicz, Zhi Chen

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSensitivity (control systems)Flux (metallurgy)Computer scienceGroundwaterEnvironmental sciencePollutantMultimediaEnvironmental engineeringSimulationEngineeringGeotechnical engineeringChemistryElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling of multimedia environmental issues is extremely complex due to the intricacy of the systems with the consideration of many factors. In this study, an improved environmental multimedia modeling is developed and a number of testing problems related to it are examined and compared with each other with standard numerical and analytical methodologies. The results indicate the flux output of new model is lesser in the unsaturated zone and groundwater zone compared with the traditional environmental multimedia model. Furthermore, about 90% of the total benzene flux was distributed to the air zone from the landfill sources and only 10% of the total flux emitted into the unsaturated, groundwater zones in non-uniform conditions. This paper also includes functions of model sensitivity analysis to optimize model parameters such as Peclet number (Pe). The analyses results show that the Pe can be considered as deterministic input variables for transport output. The oscillatory behavior is eliminated with the Pe decreased. In addition, the numerical methods are more accurate than analytical methods with the Pe increased. In conclusion, the improved environmental multimedia model system and its sensitivity analysis can be used to address the complex fate and transport of the pollutants in multimedia environments and then help to manage the environmental impacts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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