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Enregistrement W2319391825 · doi:10.21000/jasmr06021156

MEASUREMENT OF OXYGEN CONSUMPTION AND DIFFUSION IN EXPOSED AND COVERED REACTIVE MINE TAILINGS

2006· article· en· W2319391825 sur OpenAlexafffund
Vincent Martin, Michel Aubertin, Bruno Bussière, Mamert Mbonimpa, Anne-Marie Dagenais, Mathieu Gosselin

Notice bibliographique

RevueJournal American Society of Mining and Reclamation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensAgnico Eagle (Canada)Polytechnique MontréalUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTailingsDiffusionOxygenConsumption (sociology)Mining engineeringEnvironmental scienceGeologyMetallurgyMaterials scienceChemistryArtThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When sulphidic tailings are exposed to atmospheric conditions, oxygen can flow in the material where it will be consumed by oxidation reactions. This paper presents results from a project studying the in situ oxygen diffusion and consumption in tailings. It provides measured values for the oxygen reaction rate K r and the effective diffusion D e coefficients based on oxygen consumption and diffusion tests that are performed under various conditions. Based on the test results, the K r and D e values determined in situ are compared to values obtained through simple predictive models. Results indicate that the value of these two parameters is influenced by factors such as the degree of saturation S r and in situ porosity n. A lower S r or a higher n may increase the oxygen flux toward the reactive tailings, which can increase the production rate of acid mine drainage (AMD).

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations7
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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