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Enregistrement W2317057982 · doi:10.2166/wst.2012.818

Modelling pathogen fate in stormwaters by a particle–pathogen interaction model using population balances

2012· article· en· W2317057982 sur OpenAlexaff
Leendert Vergeynst, Bertrand Vallet, Peter A. Vanrolleghem

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterSettlingEnvironmental sciencePopulationParticle (ecology)Environmental engineeringWater qualityHydrology (agriculture)Surface runoffEcologyGeologyBiologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stormwater is polluted by various contaminants affecting the quality of receiving water bodies. Pathogens are one of these contaminants, which have a critical effect on water use in rivers. Increasing the retention time of water in stormwater basins can lead to reduced loads of pathogens released to the rivers. In this paper a model describing the behaviour of pathogens in stormwater basins is presented including different fate processes such as decay, adsorption/desorption, settling and solar disinfection. By considering the settling velocity distribution of particles and a layered approach, this model is able to create a light intensity, and particle and pathogen concentration profile along the water depth in the basin. A strong effect of solar disinfection is discerned. The model has been used to evaluate pathogen removal efficiencies in stormwater basins. It includes a population of particle classes characterized by a distribution of settling velocities in order to be able to reproduce stormwater quality and treatment in a realistic way.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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