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Enregistrement W2811291643 · doi:10.15377/2410-3624.2018.05.1

Ceramic Water Filters as a Response Technology to Geo-Hazards

2018· article· en· W2811291643 sur OpenAlexaff
Edward A. McBean, Guohe Huang, Yongping Li, Yanfeng Li, Aili Yang, Haiyan Fu

Notice bibliographique

RevueThe Global Environmental Engineers · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVibrio bacteria research studies
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHazardDisaster responseEmergency responseEnvironmental planningBusinessEnvironmental scienceRisk analysis (engineering)Computer scienceEmergency managementEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geo-hazards, a collective term for earthquakes, floods, windstorms, famine and drought, are intensifying with time and are obstacles to attainment of sustainable development. In particular, issues of availability of safe water are major disruptive elements causing the spread of diarrheal diseases during, and post, these geo-hazard events. Given that ceramic water filters (CWFs) have been shown to effectively remove E.-coli (and, by similar attributes, is effective in the removal of cholera), CWFs as a Point-of-Use (POU) technology are described as an effective option for the post-disaster phase of geo-hazards. As described herein, important dimensions of CWFs are provided, showing they can be stored effectively without suffering deterioration, are inexpensive, and are an easy technology to explain to users. Pertinent rationale for serious consideration of CWFs as a post-disaster POU is provided.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,232
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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