Notice bibliographique
Résumé
32-3 acid-neutralizing capacity (ANC) 70-72 acid rain effects on forests 70 effects on soils 69 failed regulatory efforts 78-9 mercury as stressor 70 over Eastern US 58 problem 61-8 possible solution to 80 Acid Rain Program (ARP) as alternative to TRI 53 conferring great latitude 63 critical load reporting 73 effects after implementation 60 emergence of 58 extensive data 67, 68 illustrating environmental regulation failure 80 limitations 71-2 overly positive assessment of 61 and public health 12, 61, 77 vs. railroad deregulation 62-3, 78 reason for inclusion 19 spurring technological innovation 78 success in reducing emissions 79 vs. TRI, information in 165 urban and rural areas 12, 77-8 Acid Rain Program Clean Air Interstate Rule (ARPCAIR) 71-2, 73 Ackerman, B. A. 8, 56, 62, 78 Adirondacks 61-2, 67, 70, 71, 80 agriculture 107-14 Air and Waste Management Association (AWMA) 51 Alberta, Canada 47-8, 51 Allwood, J. 124-5, 146, 186-7 aluminum containers 15, 125 industry study 37-8 manufacturing standards 38 prices 38 reductions dispute 15 in soils, surface water and effect on fish 69-71 American Coal Ash Association (ACAA) 15, 65 American Forest and Paper Association (AFPA) 133, 137, 154 Andreen, W. L. 87, 93, 171 AP-42 (emissions factor compilation document) 40, 43-4, 47 Appalachia 8, 58, 61-2, 67, 68, 71-2, 73-4, 80, 93, 175 aquatic effects of acid deposition 70-71, 79, 80 aquatic species 67, 69, 70, 92, 168 ARP see Acid Rain Program Association of Irritated Residents (AIR) 8 atrazine 176, 188 BACT (best available control technology) 7 baghouses 56, 57, 64, 66 bans see outright bans Barcott, B. 9, 10 Benford's Law 37 benzene emissions 36-7, 43, 45, 47-8 Berenyi, E. 141-2 Berglund, C. 135, 147 best available control technology (BACT) 7 best available technology (BAT) 11, 115, 166, 171-3 best management practices (BMP) 16, 91, 100, 102, 106-07, 114, 116, 118, 170-76 Bhopal, India 27
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,773 | 0,665 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».