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Enregistrement W6981195254

Distribution and Fate of Energetics on DoD Test and Training Ranges: Final Report

2006· article· en· W6981195254 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUS Army Corps of Engineers: Engineer Research and Development Center (Knowledge Core) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEngineering and Material Science Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineer Research and Development Center
Mots-clésTraining (meteorology)EnergeticsDeposition (geology)Explosive materialResidue (chemistry)Sampling (signal processing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Access to live-fire training ranges is vital in maintaining the readiness of our Armed Forces.Understanding the nature of residue deposition and fate is critical to ensuring sound management of ranges.The objective of this project was to characterize residues of high explosives on training ranges.Residues were evaluated by sampling on various types of ranges across the U.S. and Canada.Deposition from high-order and low-order detonations, demolition, including blow-in-place, was characterized.Environmental transport parameters were developed to support estimates of site-specific source terms for risk assessment and groundwater models.Protocols were developed for characterizing soils containing the highly distributed solid formulations typical of ranges.Results demonstrated that residues are specific to range activities.Demolition areas, loworder detonations sites, and firing positions have great potential for accumulation of residues.Demolition typically generates small areas of relatively high concentrations.Low-order detonations generate primarily large solid particles reflecting the predetonation composition.Artillery impact areas tend to have widely distributed, low concentrations.Firing positions may exhibit high concentrations of propellants.This project defines the characteristics, distribution, and potential environment transport of explosives residues on training ranges and provides a scientific basis for development of reasonable control measures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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

Citations9
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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