MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3110089738 · doi:10.1051/e3sconf/202019506006

Amelioration of permeable soil with green liquor dregs for the construction of sealing layers for mine waste storage facilities

2020· article· en· W3110089738 sur OpenAlexaff
Ida Kronsell, Susanne Nigéus, Anna Virolainen, Yu Jia, Thomas Pabst, Christian Marurice

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMine drainage and remediation techniques
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésWaste managementBentoniteEnvironmental scienceHydraulic conductivityDrainageEnvironmental engineeringGeotechnical engineeringSoil waterGeologyEngineeringSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mining of sulfidic ore generates acidic waste which often leads to the generation of acid rock drainage (ARD) having an adverse impact on aquatic flora and fauna. Engineered multilayer cover is one of the commonly used methods to prevent oxygen from being transported to mine waste. The sealing layer has a key function in the cover, thanks to its high water retention capacity and a low hydraulic conductivity, which enable the layer to remain near water saturation, effectively hindering oxygen diffusion. When adequate material is not available improvement of local soil material with a sealing agent is principally the only option to produce sealing layer material. Apart from bentonite clay, Green Liquor Dregs (GLD), a waste from the pulp and paper industry, have the ability to reduce the oxygen diffusion when mixed to granular soil, improving the water retention capacity of the blend. Experience from the development of Till/GLD-blends for the construction of sealing layers is compiled to address issue related to soil amelioration using waste with focus on material variation and quality control. The presentation focuses on the opportunities and challenges for the establishment of a circular system based on reutilization of a waste, herein GLD for improvement of soil’s geotechnical property.

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 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,177

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueE3S Web of ConferencesMême sujetMine drainage and remediation techniquesTravaux en français237 207