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Enregistrement W4283075861 · doi:10.3390/environments9060074

Calibration and Validation of Calcium Carbonate Precipitation Potential (CCPP) Model for Strontium Quantification in Cold Climate Aquatic Environments

2022· article· en· W4283075861 sur OpenAlexaffabout
Enisa Zanacic, Dena W. McMartin

Notice bibliographique

RevueEnvironments · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGroundwater and Isotope Geochemistry
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStrontiumPrecipitationEnvironmental scienceSurface waterWater qualityIsotopes of strontiumCarbonateHydrology (agriculture)Soil scienceGeologyChemistryEnvironmental engineeringEcologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to robustly quantify the potential for strontium precipitation and scaling in both natural surface waters and water infrastructure systems is limited. In some regions, both surface and ground water supplies contain significant concentrations of naturally occurring radionuclides, such as strontium, that can accumulate in water, soils and sediments, media, and living tissues. Methods for quantifying and predicting the potential for these occurrences are not readily available nor have they been tested and calibrated to cold region aquatic environments. Through extensive literature review, it was determined that a modified calcium carbonate precipitation potential (CCPP) model offered a scientifically credible approach to filling that knowledge gap in both the science and engineering of strontium fate and transport in water. The results from previous field and laboratory experiments were compiled to not only elucidate the fate and transport of strontium in water systems, but also to calculate the logarithmic distribution coefficient, λ, for strontium under co-precipitation conditions. Lambda (λ) is both time- and water-quality sensitive and must be measured as water mixes from source to receiving environment to determine continuous loss of Sr from the water phase. The data were collected to develop the strontium precipitation potential model that can be used in surface water quality assessment. The tool was then applied to pre-existing, publicly available, and extensive datasets for several rivers in Saskatchewan, Canada, to validate the model and produce estimates for strontium precipitation potential in those rivers.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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