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Enregistrement W2472865822 · doi:10.2175/106143012x13373575831079

Development of Failure Scenarios for Biosolids Land Application Risk Assessment

2013· article· en· W2472865822 sur OpenAlexaff
Heather C. Galada, Patrick L. Gurian, Mira S. Olson, Jingjie Teng, Arun Kumar, Michael R. Wardell, Sara Eggers, Elizabeth A. Casman

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrokinetic Soil Remediation Techniques
Établissements canadiensDe Beers (Canada)
Organismes subventionnairesWater Research FoundationWater Environment Research Foundation
Mots-clésBiosolidsIncentiveControl (management)BusinessRisk analysis (engineering)Environmental planningEnvironmental resource managementRisk assessmentEnvironmental scienceComputer scienceEnvironmental engineeringEconomicsComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although deviations from standard guidance for land application of biosolids occur in practice, their importance is largely unknown. A list of such deviations (plausible failure scenarios) were identified at a workshop of industry, regulators, and academic professionals. Next, a survey of similar professionals was conducted to rank the plausible failure scenarios according to their severity, frequency, incentive to ignore control measures, gaps in existing control processes, public concern, and overall concern. Survey participants rated intentional dumping (unpermitted disposal) as the most severe of the failure scenarios, lack of worker protection as the most frequent scenario, and application of Class A biosolids that have failed to meet treatment standards as the scenario for which incentives to ignore control measures are highest. Failure of public access restrictions to application sites was the scenario for which existing controls were judged the weakest; application of biosolids too close to wells was ranked highest for public concern and for overall concern. Two scenarios for which existing controls were considered weaker, site restriction violations and animal contact leading to human exposure, were also rated as frequently occurring. Both scenarios are related in that they (1) involve inappropriate access to a site before the required time has elapsed, and (2) could be addressed through similar biosolids management measures.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,313

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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