Assessing Space, Time, and Remediation Contribution to Soil Pollutant Variation near the Detection Limit Using Hurdle Models to Account for a Large Proportion of Nondetectable Results
Notice bibliographique
Résumé
Many emerging, and some legacy, pollutants pose risks to humans and ecosystems near the detection limits (DL) of existing analytical systems. As a result, site assessments and management options are often presented with data sets that are sparse, highly skewed, and left-censored. Existing analysis methods are unable to differentiate effects of treatment from covariates, such as space, obscuring influences of site management. As a case study, we computed the mean and variance of censored soil benzene data across four sites over a three year period by gamma distribution with a maximum likelihood. Further, a combined hurdle model to accommodate left-censored concentrations was applied to analyze factors affecting benzene variation. This approach allowed us to assess the success and spatial dependency of a biostimulatory solution in reducing benzene concentrations at very low concentrations. Benzene concentrations decreased due to the addition of biostimulatory solution and spatial effects, but the detection of soil benzene after biostimulation was highly spatially dependent. By combining computed values for censored observations estimated by the hurdle-gamma model and uncensored observations, we can get the pseudocomplete data sets. The combined model is ideally suited to evaluate existing and emerging pollutants, that pose risks to humans and ecosystems but are typically at or near analytical detection limits.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».