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Enregistrement W2559775379 · doi:10.1002/rem.21494

Practical Perspectives of 1,4‐Dioxane Investigation and Remediation

2016· article· en· W2559775379 sur OpenAlexfundno aff
Sheau‐Yun Dora Chiang, Richard H. Anderson, Michael Wilken, Claudia Walecka‐Hutchison

Notice bibliographique

RevueRemediation Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth CanadaDow Chemical CompanyU.S. Environmental Protection AgencyU.S. Department of Defense
Mots-clés1,4-DioxaneChlorinated solventsEnvironmental remediationEnvironmental chemistryEnvironmental scienceWaste managementBioremediationLaundryContaminationChemistrySorptionCosmeticsBiochemical engineeringOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1,4‐Dioxane (dioxane) is a contaminant of emerging concern that is classified by the U.S. Environmental Protection Agency as a likely human carcinogen. Dioxane has been used as a minor or major ingredient in many applications, and is also generated as an unwanted by‐product of industrial processes associated with the manufacturing of polyethylene, nonionic surfactants, and many consumer products (cosmetics, laundry detergents, shampoos, etc.). Dioxane is also a known stabilizer of chlorinated solvents, particularly 1,1,1‐trichloroethane, and has been commonly found comingled with chlorinated solvent plumes. Dioxane plumes at chlorinated solvent sites can complicate site closure strategies, which to date have not typically focused on dioxane. Aggressive treatment technologies have greatly advanced and are clearly capable of achieving lower parts per billion cleanup criteria using ex situ advanced oxidation processes and sorption media. In situ chemical oxidation has also been demonstrated to effectively remediate dioxane and chlorinated solvents. Other in situ remedies, such as enhanced bioremediation, phytoremediation, and monitored natural attenuation, have been studied; however, their ability to achieve cleanup levels is still somewhat questionable and is limited by co‐occurring contaminants. This article summarizes and provides practical perspectives on dioxane analysis, plume stability relative to other contaminants, and the development of investigation tools and treatment technologies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations30
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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