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Enregistrement W2979736458 · doi:10.1139/cgj-2019-0468

Comparative analyses of alternative breakthrough curves from cumulative mass column testing of soil–bentonite backfills

2019· article· en· W2979736458 sur OpenAlexvenueno aff
Charles D. Shackelford, Catherine S. Hong

Notice bibliographique

RevueCanadian Geotechnical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueLandfill Environmental Impact Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésRetardation factorDimensionless quantityBentoniteSteady state (chemistry)Breakthrough curveDiffusionChemistryMineralogySoil scienceGeologyGeotechnical engineeringThermodynamicsPhysicsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of eight cumulative mass column tests were analyzed via several different methods to evaluate the dispersion coefficient, D, and the retardation factor, R d , governing the migration of chloride (Cl − ), potassium (K), and zinc (Zn) through soil–bentonite backfills for vertical cutoff walls. Regression of the measured relative (effluent) concentration (RC) breakthrough curves (BTCs) resulted in relatively accurate determinations of R d , but relatively inaccurate determinations of D for all three solutes. Values of R d based on dimensionless time, T, corresponding to an RC of 0.5 were underestimated for all three solutes due to the significance of diffusion on solute transport. With a few exceptions, R d for K and Zn based on analyses of the steady-state portions of measured cumulative mass ratio (CMR) BTCs and T – CMR BTCs were relatively accurate, whereas analysis of measured T – CMR BTCs was more accurate for determining R d of Cl − . Overall, there is no advantage to analyzing the results of cumulative mass column tests in the form of RC BTCs, whereas the CMR and T – CMR BTCs offer the advantage of determining R d based on simple linear regressions of the steady-state portions of the BTCs, i.e., provided steady-state solute transport has been established.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,403
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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