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Enregistrement W2969717035 · doi:10.1680/jgein.19.00043

Performance of GCLs in high salinity impoundment applications

2019· article· en· W2969717035 sur OpenAlexaff
Ahmed AbdelRazek, R. Kerry Rowe

Notice bibliographique

RevueGeosynthetics International · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityBGC Engineering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic conductivityGeosyntheticsBrineBentoniteGeosynthetic clay linerPermeationSteady state (chemistry)ConductivityMaterials scienceGeotechnical engineeringChemistryMembraneGeologySoil scienceSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interface transmissivity (θ) and hydraulic conductivity (k) are measured for two geosynthetic clay liners (GCLs), one with polymer-enhanced bentonite, when hydrated and permeated with saline (brine) solutions at three different concentrations and Reverse Osmosis (RO) water. Two interface transmissivity values are reported, the 2-week (θ2-week) and the steady-state (θsteady-state) interface transmissivity. For saline solution (brine) permeation, the 2-week interface transmissivity (θ2-week) is one to two orders of magnitude higher than the steady-state values. In addition, the steady-state interface transmissivity (θsteady-state) with respect to brine is almost an order of magnitude higher than that for RO water permeation. Geomembrane (GMB) stiffness has a limited effect on interface transmissivity at 150 kPa, whereas at 10 kPa the interface transmissivity decreases as the GMB stiffness decreases. GMB texture has only a small effect on interface transmissivity at different stress levels. Water prehydration reduces the effect of brine permeation on interface transmissivity and hydraulic conductivity, especially at 150 kPa. Transmissivity tends to increase as the salt concentration increases but the effect was significant at all concentrations considered (440 to 4400 mmol/l). While the effect of bentonite enhancement on interface transmissivity is unclear, the hydraulic conductivity (k) is generally lower for enhanced bentonite.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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