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Enregistrement W2936987059 · doi:10.2166/wpt.2019.025

Management of hypochlorite solutions used for water treatment in small drinking water systems

2019· article· en· W2936987059 sur OpenAlexafffund
Louis Coulombe, Christelle Legay, Jean Sérodes, Manuel J. Rodríguez

Notice bibliographique

RevueWater Practice & Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemical Analysis and Environmental Impact
Établissements canadiensUniversité LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Environmental Protection AgencyNational Science Foundation
Mots-clésBromateChlorateHypochloriteWater treatmentChlorineDecompositionPerchlorateChlorine dioxideEnvironmental scienceChemistryEnvironmental engineeringWaste managementEngineeringInorganic chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hypochlorite solutions (HSs), also called liquid chlorine, are widely used as disinfectants during drinking water treatment and distribution. However, the decomposition of the hypochlorite ion results in the formation of undesirable inorganic contaminants such as chlorite, chlorate, bromate and perchlorate. While HS decomposition cannot be completely avoided, it can be minimized through applying adequate practices during the purchasing, handling and storage of such solutions. This article presents the results of an investigation of the management of HS in water treatment plants (WTPs) in small municipalities. The data concerning HS management were acquired through field visits and semi-structured interviews with operators and managers of the small WTPs. The information gathered about HS management practices was compared to best management practice guidelines. Results show that practices involving HS differ between WTPs and that there are important gaps in the application of the existing HS management guidelines. The research revealed that the implementation of specific guidelines for the purchasing, handling and storage of HS is difficult for small WTPs due to the lack of human resources, expertise, and education, as well as a lack of infrastructure capacity.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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