Contaminated Sediment Remediation in the Laurentian Great Lakes: an Overview
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sediment contaminated with metals, persistent organic pollutants, nutrients and oxygen consuming substances can be found in many areas throughout the Great Lakes. However, the highest levels of sediment-associated contaminants and some of the worst manifestations of their resultant problems are found in the urban-industrial harbours, embayments and river mouths. Management options may include source control and natural recovery, removal and containment in a confined disposal facility or upland containment cell, removal and treatment, and in situ capping or treatment. Over the past 13 years (as of January 2000), over $580 million (U.S. and Canadian dollars combined) has been spent on 38 remediation projects in 19 separate areas. Not only have substantial resources been spent on sediment remediation, but the rate of expenditure has increased in recent years. In addition, substantially greater resources have been spent on pollution prevention and control of contaminants at their source as a prerequisite to sediment remediation. While most of the remediation has taken place as a result of regulatory actions, some has been the result of cooperative partnerships, demonstration projects and unilateral voluntary actions. In the future, cooperative agreements may be expected to play a greater role in resolving contaminated sediment problems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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