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Enregistrement W3093073508 · doi:10.3390/su12208472

Novel Integration of Geopolymer Pavers, Silva Cells and Poplar Trees for In-Situ Treatment of Car-Wash Wastewater

2020· article· en· W3093073508 sur OpenAlexaff
Rishi Gupta, Neeta Raj Sharma, Caterina Valeo, Mohit Garg, Ashutosh Sharma, Sakshi Aneja, Shiv O. Prasher, C. Peter Constabel

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStormwaterEnvironmental scienceWastewaterPhytoremediationSewage treatmentTurbiditySurface runoffWater qualityEnvironmental engineeringWaste managementEngineeringEcologySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an eco-friendly, low-impact development (LID) approach, developed and implemented at a car wash site for a cleaner and greener environment. In this approach, the contaminated water discharged after car washing is treated as it is directed through an engineered, ecology-based water-management design. The design involves poplar (Populus deltoides) trees, Silva Cells®, and Fly-ash based Geopolymer concrete pavers working collectively to minimize the percolation of contaminants into the soil. In this novel system, each component has a vital role. For instance, the extensive roots of the poplar trees enable water filtration owing to phytoremediation effect; while the Silva Cells® promote stormwater management, planting of poplar trees and serve as a foundation for paver blocks. Lastly, the paver blocks made from industrial waste allow it to withstand urban load and infiltrate water runoff, thereby reducing runoff quantities. To evaluate the efficacy of contaminant uptake by this system, pH, electrical conductivity and turbidity, which are indicators of water quality levels, were monitored pre- and post-treatment. The percentage change in total dissolved solids indicates the potential of this treatment system for effective treatment of the contaminated car wash water.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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