MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2594322755 · doi:10.1002/rem.21511

The Use of Zero‐Valent Iron (ZVI) Technology to Promote DDT and Dieldrin Degradation at Point Pelee National Park

2017· article· en· W2594322755 sur OpenAlexafffund
Carolina P. Dahmer, Allison Rutter, Barbara A. Zeeb

Notice bibliographique

RevueRemediation Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensQueen's UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesParks Canada
Mots-clésDieldrinZerovalent ironEnvironmental remediationPesticideEnvironmental chemistryEnvironmental scienceGroundwaterNational parkPesticide degradationContaminationSoil contaminationDegradation (telecommunications)Environmental engineeringSoil waterEnvironmental protectionChemistryEcologySoil scienceGeologyBiologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Point Pelee National Park (PPNP) is highly contaminated with dichlorodiphenyltrichloroethane (DDT) and dieldrin due to the historical use of these two persistent organochlorine pesticides. Zero‐valent iron (ZVI) technology with and without amendments has been successfully used in the past to promote organochlorine pesticides degradation in several locations in North America and Europe. In this study, the use of two commercially available ZVI products, DARAMEND® and EHC®, to promote DDT and dieldrin degradation in PPNP's soil and groundwater were investigated. DARAMEND® was applied to PPNP's soil in a laboratory experiment and in an in situ pilot‐scale plot. In both cases, DARAMEND® did not significantly increase DDT or dieldrin degradation in treated soils. The effectiveness of EHC® was tested in a laboratory experiment that simulated the park's groundwater environment using PPNP's pesticide contaminated soil. The result was consistent with the one reported for DARAMEND®, in that there was no significant increase in DDT or dieldrin degradation in any of the samples treated with EHC®. These results demonstrate that both of these ZVI commercially available products are not suitable for in situ remediation at PPNP. ©2017 Wiley Periodicals, Inc.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRemediation JournalMême sujetEnvironmental remediation with nanomaterialsTravaux en français237 207