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Enregistrement W2583275922 · doi:10.13189/eer.2017.050203

Mechanical Wastewater Facility Challenges in the Canadian Arctic

2017· article· en· W2583275922 sur OpenAlexaffabout
Kenneth S. Johnson, Glenn Prosko, David S. Lycon

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Ecology Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterArcticEnvironmental scienceThe arcticWaste managementEnvironmental engineeringEngineeringOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consistent performance of wastewater treatment in the far north of Canada, in general, remains an elusive objective, and a frustration for engineers, communities, senior governments, and regulators. Lagoon systems suffer from performance inconsistencies, and a significant scientific effort has been underway by the Government of Nunavut to study and predict the performance of lagoon systems. It has been pointed out that those systems which are technologically simple, and engineered for sufficient capacity tend to perform well, however lagoon systems are ultimately at the mercy of the natural environment, which is extreme in the far north. Mechanical systems do offer the opportunity to reduce the influence of the natural environment, however a multitude of other factors affect the design, construction, operation and maintenance of mechanical systems in the far north. As an opportunity to mitigate the challenges associated with mechanical wastewater systems, a synopsis of the community mechanical treatment facilities in the north has been compiled. Lessons learned from the challenges with mechanical wastewater systems in the far north have been catalogued as a legacy document to future project stakeholders. This compilation is a first attempt to provide a documentation to serve as a reference for improving the development, execution, and operation of future mechanical wastewater treatment projects, where this technical option is deemed appropriate.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,435

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0160,002
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,230
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,085 · 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'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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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