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Enregistrement W2980704609 · doi:10.30799/jespr.176.19050305

Influence of Climatic Parameters on Changes in the Density and Viscosity of Diluted Bitumen after a Spill

2019· article· en· W2980704609 sur OpenAlexaffabout
Thomas King, Patrick Toole, Brian Robinson, Scott Ryan, Kenneth Lee, Michel C. Boufadel, Haoshuai Li, Jason A. C. Clyburne

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Pollution Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensSaint Mary's UniversityBedford Institute of Oceanography
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltEnvironmental scienceViscosityAttenuationOil spillWind speedAtmospheric sciencesGeologyEnvironmental engineeringOceanographyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nonconventional oil products (Access Western Blend [dilbit], Western Canadian Select [dilsynbit], and Synthetic Bitumen [synbit]) and a conventional crude (Heidrun) were naturally weathered on sea water under spring (April-May) and summer (July-August) conditions to improve our understanding of the effects of climatic parameters (air and water temperature, wind speed, and light intensity [solar radiation]) on their density and viscosity. The physical properties data, from each experiment, was fitted to a previously developed hyperbolic function that captured different rates of changes in densities and viscosities of the oils due to preferential weathering of the diluent portion of the diluted bitumen products. A combination of multiple correlation and regression analysis of experimental data over two seasons revealed that there were significant (p<0.05) trends among the measured climatic parameters and the changes in the densities and viscosities of oils after a spill. Analysis of variance (repeated measures) showed that seasonal conditions had a significant (p<0.01) effect on the changes in the physical properties of all oils after release. These results on key factors which control the rates of natural attenuation for nonconventional oils spilled on water will aid decision making during oil spill preparedness and response operations.<div><br></div>

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,607
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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