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Enregistrement W2619304673

Identity and distribution of residues of energetic compounds at military live-fire training ranges

2005· article· en· W2619304673 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas F. Jenkins, Sonia Thiboutot, Guy Ampleman, Alan D. Hewitt, Marianne E. Walsh, Thomas A. Ranney, Charles A. Ramsey, Clarence L. Grant, Charles M. Collins, Sylvie Brochu, Susan R. Bigl, Judith C. Pennington

Notice bibliographique

RevueUS Army Corps of Engineers: Engineer Research and Development Center (Knowledge Core) · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRocket and propulsion systems research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Identity (music)Environmental scienceAeronauticsGeographyEngineeringMeteorologyArtAesthetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental stewardship of military training ranges is an important objective of the Department of Defense. Therefore, an understanding of the explosives residues resulting from military training with various weapon systems is critical to range managers. A series of field sampling experiments was conducted at 27 military firing ranges in the United States and Canada to provide information on the identity and distribution of energetic munitions constituents. Different types of ranges were studied, including hand grenade, antitank rocket, artillery, bombing, and demolition ranges. Both firing points and impact areas were studied. Energetic compounds (explosives and propellants) were determined and linked to the type of munition used and the major mechanisms of deposition. At impact areas, the largest deposition of residues of energetic compounds is due to low-order detonations, or, in some cases, munitions that split open upon impact. The major residue deposited and its distribution varies for different types of ranges based upon the composition of the high explosive present in the warheads of the rounds fired at that type of range. For antitank range impact areas, the major residue present is HMX from the octol explosive used in the M72 66-mm LAW rockets. At artillery range impact areas, the major residues are TNT and/or RDX from the military-grade TNT and Composition B used in warheads of artillery and mortar rounds. Residues are very heterogeneously distributed at artillery range impact areas and can be described as randomly distributed point sources. RDX and TNT are the major residues at hand grenade ranges and their distribution is less heterogeneous due to the large number of individual detonations in a smaller area that further disperses the residues over the surface and at shallow depths. TNT is the major energetic compound detected at bombing ranges due to its presence in tritonal, the most common explosive used in bombs.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,107

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations16
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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