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Enregistrement W3210410852 · doi:10.32920/ryerson.14665386.v1

Determining the Sustainability of Land-Applying Biosolids to Agricultural Lands Using Environmentally-Relevant Terrestrial Biota

2021· preprint· en· W3210410852 sur OpenAlexafffund
Karen Joan Puddephatt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesMinistry of Education, IndiaOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésBiosolidsLumbricus terrestrisBiotaEnvironmental scienceEarthwormAgricultureSustainabilityTerrestrial ecosystemEnvironmental protectionEnvironmental chemistryAgronomyEcologyEnvironmental engineeringBiologyChemistryEcosystem

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biosolids, the treated solid by-product of a WWPT, have been land-applied for decades as a means of disposal of an inexpensive form of fertilizer. However, research has shown that many chemicals such as pharmaceuticals, herbicides, pesticides, plasticizers, detergents, or heavy metals pass through the WWTP, often unaltered, and potentially end up in the biosolids. Therefore, a need to determine if the land-application of biosolids has an impact on terrestrial biota exists. In this work, six different organisms were used including Folsomia candida, Lumbricus terrestris, Zea mays, Glycine max, Phaseolus vulgaris, and Brassca rap. It was determined that government protocols were inadequate since they either prescribed organisms not environmentally-relevant or only looked at initial growth stages such as germination and emergence and not at effect, if any, on subsequent generations. Thus, new protocols were developed. Additionally, it was concluded that very little impact was seen on any of the terrestrial biota examined.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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