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Enregistrement W2998399341 · doi:10.1002/9781119300762.wsts0186

Water Quality Failure Pathways

2019· other· en· W2998399341 sur OpenAlexaff
Guangji Hu, Haroon R. Mian, James Hager, Rehan Sadiq

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Water · 2019
Typeother
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater qualityEnvironmental scienceWater treatmentQuality (philosophy)Waterborne diseasesWater supplyEnvironmental planningDisinfectantEnvironmental engineeringBusinessChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Water utilities around the globe strive to provide safe and reliable drinking water supplies to the public. Based on human health and aesthetic considerations, various water quality parameters have been developed by the World Health Organization (WHO) for effective water quality monitoring and communication. The water quality parameters are listed in the Guidelines for Drinking‐water Quality, providing references to water regulatory authorities in developing water guidelines/standards that fit local circumstances. Water quality parameters can generally be divided into four aspects, including chemical, biological, radiological, and acceptability parameters. Water quality failure in water distribution systems (WDSs) can pose great threats to human health since a WDS in many cases is the last barrier providing water quality protection. In WDSs, five important pathways, including contaminant intrusion, leaching and corrosion, permeation, biofilm formation and microbial regrowth, and the formation of disinfectant byproducts (DBPs), are responsible for water quality failure. A water quality management system (WQMS) comprises operational protocols and communication mechanisms and is required as guidance on effective water quality management. A WQMS standard has also been recommended by the WHO to assist water supply stakeholders in developing localized water quality management frameworks to minimize the risk of water quality failure.

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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,028

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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