MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6958761994 · doi:10.6084/m9.figshare.16828541.v1

Influence of drinking water quality on the formation of corrosion scales in lead-bearing drinking water distribution systems

2021· article· en· W6958761994 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSpeech Recognition and Synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionWater qualityLead (geology)Water supplyWater treatmentSoft waterErosion corrosion of copper water tubesGroundwater

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lead in drinking water occurs in drinking water distribution systems (DWDS) where lead pipes are used as service lines. Using data gathered from 4 different Canadian cities, we link drinking water quality to composition of corrosion scales obtained on exhumed lead pipes servicing those municipalities. The data presented encompasses a 10-year span and a detailed layer profile analysis of the solids present in lead bearing service lines; where different layers within the corrosion scale formed inside lead pipes are identified and thoroughly characterized. The results obtained clearly show that the corrosion layers in direct contact with drinking water are rich in lead oxides phases and aluminosilicates. In contrast, lead carbonates are the main phases present on corrosion scales in direct contact with the metallic lead pipe. This heterogeneity on phase distribution is correlated to the radial distance from the corrosion scales to the water/solid interphase and water quality servicing those municipalities. Statistical analysis suggests that dissolved Al, Mn, Cu, Ni, and As accumulate on the corrosion scales with preferential accumulation of specific elements heavily dependent on distinct municipality water quality.

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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,500

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshareMême sujetSpeech Recognition and SynthesisTravaux en français237 207