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Enregistrement W4293787161 · doi:10.21203/rs.3.rs-1984942/v1

Transfer and transformation of mercury in cement production

2022· preprint· en· W4293787161 sur OpenAlexaboutno aff
Chongrui Yuan, Yifan Wang, Jie Yang, Shu‐Qing Yang, Junlin Fu, Shengyu Liu

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChengdu UniversityEducation Department of Sichuan ProvinceChengdu Science and Technology BureauDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceNational Natural Science Foundation of ChinaChengdu University of Information Technology
Mots-clésMercury (programming language)CementEnvironmental sciencePollutionProcess engineeringComputer scienceEngineeringMaterials scienceMetallurgyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the previous study, the Ontario method was used to sample and analyze some production links of cement plants, but only the morphological distribution of mercury before and after the dust collector was obtained. Few researches have been carried out to analyse and test the whole process of cement plant production. In this study, based on the method of combining theoretical analysis with field sampling, the mercury levels in solid samples and gas samples was analyzed and then compared with the results obtained from theoretical analysis. In this work, the results of the theoretical analysis and the sampling can be derived towards a consistent trend, so the theoretical analysis results have a certain credibility. Then the theoretical analysis of each link in the cement production process was carried out to obtain the morphological distribution of mercury in the main link, and then the thermodynamic analysis was carried out to obtain the form distribution, migration and transformation of mercury in each link of cement production. It provides a theoretical basis for local mercury pollution control, later mercury emission reduction, coordinated disposal and management.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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