MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1573281359 · doi:10.7202/044691ar

Les goûts et les odeurs dans l’eau potable : revue des composés responsables et des techniques de mesure

2010· article· fr· W1573281359 on OpenAlexaff
François Proulx, Manuel J. Rodríguez, Jean-Baptiste Sérodes

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldChemical Engineering
TopicOdor and Emission Control Technologies
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophyPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’évaluation de la qualité de l’eau potable d’un réseau de distribution est souvent faite en tenant compte des normes physico-chimiques et microbiologiques édictées par les réglementations nationales. L’approche par barrières multiples permet aussi d’assurer aux consommateurs une eau avec une sécurité sanitaire optimale. Cependant, malgré les sommes investies par les municipalités pour se conformer à ces normes, les consommateurs renoncent fréquemment à consommer l’eau du robinet. Ce refus peut être attribué, entre autres, à la qualité organoleptique (goût, odeur) de l’eau distribuée par les réseaux d’aqueduc. Toutefois, cet aspect est peu pris en compte par les législations actuelles et, conséquemment, est peu considéré par les gestionnaires des réseaux d’eau potable. De plus, les méthodes utilisées pour évaluer les molécules responsables des goûts et des odeurs de l’eau distribuée exigent de l’équipement spécialisé et coûteux. Cet article présente une revue de la problématique des composés responsables des goûts et des odeurs. Les aspects concernant les origines de ces composés, les méthodes quantitatives et qualitatives développées jusqu’à présent pour les analyser et la faisabilité d’application desdites méthodes, selon leurs avantages et leurs limites, seront abordés.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.227
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.005
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.101
GPT teacher head0.356
Teacher spread0.255 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueRevue des sciences de l eauSame topicOdor and Emission Control TechnologiesFrench-language works237,207