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Enregistrement W2766815067 · doi:10.1680/jenes.17.00013

BTEX contamination of Bengaluru aquifers, Karnataka, India

2017· article· en· W2766815067 sur OpenAlexvenueno aff
Sudhakar M. Rao, Rita Evelyne Joshua, Lydia Arkenadan

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBTEXAquiferGroundwaterEnvironmental scienceContaminationEthylbenzeneXyleneHydrology (agriculture)GasolineEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryBenzeneGeologyWaste managementChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leakage from underground storage tanks (USTs) in petrol filling stations is a recognised pathway for contamination of aquifers by benzene, toluene, ethylbenzene and xylene (BTEX) compounds. Bengaluru City, India, partially depends on groundwater for potable water and has a specific climatic condition of wet and dry seasons. Hence, the influence of temporal rainfall variations on possible BTEX contamination of groundwater from leaky USTs was examined by testing tube-well samples located at petrol filling stations and their vicinities in Bengaluru City during pre- and post-monsoon periods. Groundwater samples were collected from tube wells located at petrol filling stations or their vicinities during post-monsoon (September 2015–January 2016) and subsequent pre-monsoon (March–April 2016) periods. Variations in BTEX concentrations during post- and pre-monsoon periods highlighted the influence of season on BTEX concentrations in the aquifer, as higher BTEX concentrations were generally observed in groundwater samples during post-monsoon than pre-monsoon. The results of the study show that BTEX contamination of Bengaluru aquifers from leaky USTs in petrol filling stations is not extensive as only 5% of groundwater samples showed benzene presence in excess of the permissible limit, while toluene, ethylbenzene and xylene compounds were below permissible limit in all the 124 groundwater samples.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,293

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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