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Enregistrement W4384341035 · doi:10.3390/w15142573

Optimization of the Interaction Transport System—Transported Medium to Ensure the Required Water Quality

2023· article· en· W4384341035 sur OpenAlexaff
Daniela Cvelihárová, Alena Paulíková, Lucia Kopilčáková, Adriana Eštoková, Marieta Stefanova, Mária Dománková, Ingrid Šutiaková, Martin Kusý, Jana Moravčíková, Marián Hazlinger

Notice bibliographique

RevueWater · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Energy Technologies and Civil Engineering Innovations
Établissements canadiensOakville Public Library
Organismes subventionnairesVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAVMinisterstvo školstva, vedy, výskumu a športu Slovenskej republikySlovenská Akadémia Vied
Mots-clésProcess (computing)Quality (philosophy)Risk analysis (engineering)Computer sciencePipeline (software)Water transportOperations researchEngineeringEnvironmental engineeringBusinessWater flow

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article addresses a pressing issue concerning the attainment of required drinking water quality in municipal settings. The solution lies in optimizing the interaction among multiple elements involved in this process. The interaction encompasses the transport system with its geometric, physicochemical, and operational characteristics, as well as the transported medium, which is drinking water with its physicochemical, operational, and incrustation characteristics. This article provides an overview of the current state of piped water systems and explores the integration of factors influencing the formation of incrustation to minimize its occurrence. Special attention is given to the meticulous selection of factors that impact water quality, considering their advantages and limitations in the assessment. The optimization process relies on Saaty’s method of comparing individual factors and conducting a thorough multi-criteria analysis. The outcome of the analysis culminated in the development of a three-stage procedure for de-incrustation of pipeline systems. To ensure a comprehensive perspective, it is crucial to approach the entire issue in accordance with ISO 46001-compliant water management systems.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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