Grenade range managment using lime for dual role of metals immobilization and explosives transformation
Notice bibliographique
Résumé
1. ABSTRACT: The importance of live fire training for US forces cannot be overestimated. The success of our armed forces depends upon realistic training utilizing the actual weapons and munitions that will be used in theatre during strategic and tactical operations. However, a drawback of this type of realistic training is the potential contamination of firing ranges. Most munitions-contaminated soils found on training ranges contain a mixture of compounds. For hand grenade ranges (HGR), the prevalent munition used is the fragmentation grenade, typically composed of an iron shell and Composition B explosive material. Studies performed on ranges in both the United States and Canada have shown that there is a large degree of variability in munitions constituent type, concentration, size, and spatial distribution occurring on single ranges, as well as between different ranges. Contaminants present include explosive residue in the form of Composition B and Trinitrotolene as well as metals such as zinc, iron, manganese, calcium, lead, chromium, copper, nickel, molybdenum, vanadium, and tin. The optimum treatment technology for successful remediation of distributed energetics and metals at training ranges should be inexpensive, easily applied in remote locations, effective on heterogeneous contaminant distributions, effective over large areas, effective on multiple compounds, be non-intrusive, to the extent possible, and able to be incorporated into normal range maintenance operations. Technologies currently available for the remediation of munitions-contaminated soil and groundwater do not meet these criteria. The objectives of this study were to evaluate and develop a cost
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».