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Enregistrement W4381739756 · doi:10.1680/jenes.23.00036

Evaluation of mine water inflow quality based on multiple methods

2023· article· en· W4381739756 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Engineering and Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Quality and Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater qualityTurbidityEnvironmental scienceFuzzy logicInflowVariable (mathematics)Index (typography)StatisticsData miningComputer scienceMathematicsAlgorithmGeologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To reduce the negative impact of mine water gushing on the environment, it is necessary to evaluate the water quality. Taking the Pingdingshan coalfield as the research object, six components – namely, chroma, turbidity, total dissolved solids, total hardness, chloride (Cl − ) and sulfate (SO 4 2− ) – were selected as index factors. The composite weight was calculated using the variable-weight theory, and the water quality of mine gushing water was evaluated using the matter-element extension model, fuzzy variable set model, Bayesian theory and Nemerow index method. The deviation of the four evaluation methods was calculated based on the specially constructed mathematical model. The research results show that the order of the deviation of the evaluation method from small to large is as follows: fuzzy variable set method (5.5) < matter-element extension method (8) < Bayesian statistical method (10) < Nemerow index method (17). The fuzzy variable set method is more suitable for Pingdingshan coalfield mine gushing water quality assessment. The authors hope that this research can provide a certain reference value for the evaluation of mine water quality in the future.

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.

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)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,566
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,284 · 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