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Enregistrement W4414525487 · doi:10.1002/aws2.70039

Comparison of Real Versus Synthetic <scp>NOM</scp> on Lead and Copper Release Using Dump and Fill Studies

2025· article· en· W4414525487 sur OpenAlexafffund
Patrick W. King, Benjamin F. Trueman, Sigrid Peldszus, Anushka Mishrra, Kimia Aghasadeghi, Graham A. Gagnon, Daniel E. Giammar, Nastaran Mosavari Nezamabad, Peter M. Huck

Notice bibliographique

RevueAWWA Water Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCopperLead (geology)Raw waterGalvanic cellWater treatmentDissolved organic carbonSurface waterColloid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The main objective of this study was to evaluate and compare the impact of real and synthetic NOM on lead and copper release from galvanic corrosion. A 21‐week “dump and fill” experiment was completed using test pieces with new lead and copper pipes exposed to various drinking waters. The real waters consisted of unchlorinated, but otherwise conventionally treated, river water and raw municipal well water. Each real water was simulated using two synthetic waters: one with Suwannee River NOM (SRNOM) at the same DOC concentration as in the real water and another without NOM. The synthetic waters with SRNOM released the most dissolved lead, followed by the real waters, and finally by the synthetic waters without SRNOM. Using advanced techniques of characterizing colloidal lead and NOM, complexation was found to be responsible for much of the NOM‐induced dissolved lead release, and humic substances were the component that complexed most strongly.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,291 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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