Automated continuous monitoring and response to toxic subsurface vapors entering overlying buildings—Selected observations, implications and considerations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vapor intrusion characterization and response efforts must consider four key interactive factors: background indoor air constituents, preferential vapor migration pathways, complex patterns of vapor distribution within buildings, and temporal concentration variability caused by pressure differentials within and exterior to structures. An additional challenge is found at sites contaminated by trichloroethylene (TCE), which in the United States has very low indoor air screening levels due to acute risk over short exposure durations for sensitive populations. Timely and accurate characterization of vapor intrusion has been constrained by traditional passive time‐averaging sampling methods. This article presents three case studies of a robust new methodology for vapor intrusion characterization particularly suited for sites where there is a critical need for rapid response to exposure exceedances to minimize health risks and liabilities. The new methodology comprises low‐detection‐level field analytical instrumentation with grab sample and continuous monitoring capabilities for key volatile constituents integrated with pressure differential measurements and web‐based reporting. The system also provides automated triggered alerts to project teams and capability for integration with engineered systems for vapor intrusion control. The three case studies illustrate key findings and lessons learned during system deployment at two sites undergoing characterization studies and one site undergoing thermal remediation of volatile contaminants.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle