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Record W1594392250 · doi:10.7202/705473ar

Incidence de la minéralisation des eaux algériennes sur la réactivité de composés organiques vis-à-vis du chlore

2005· article· fr· W1594392250 on OpenAlexaff
Samia Achour, Saâdia Guergazi

Bibliographic record

VenueRevue des sciences de l eau · 2005
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicWater Treatment and Disinfection
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsChemistryHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette étude présente les principaux résultats se rapportant d'une part à l'évolution des consommations en chlore par des composés organiques en solutions synthétiques de minéralisation variable. D'autre part, quelques essais sont consacrés aux possibilités de formation de sous- produits de la chloration tels les trihalométhanes. Les différences de réactivité entre les composés simples (phénol, résorcinol, aniline) et les substances humiques, déjà observées en eau distillée, ont pu également être mises en évidence lors de leur dilution dans des milieux minéralisés (eaux de sources ou de forages). L'influence de la minéralisation, appréhendée par le paramètre "conductivité" ou par des teneurs variables en éléments minéraux spécifiques, s'est concrétisée par des écarts souvent considérables entre les potentiels de consommation en chlore en eau distillée et ceux en eaux minéralisées. La présence d'ions bromures dans les eaux les plus minéralisées induit en particulier une formation plus importante des THM bromés. L'intervention d'ions chlorures et sulfates, en provoquant une diminution des potentiels de consommation en chlore, peut rendre plus complexe le schéma réactionnel du chlore avec les différentes entités réactives présentes dans une eau naturelle. L'application du procédé de chloration à des eaux de surface algériennes a permis de distinguer entre les eaux très minéralisées du sud algérien et celles moins minéralisées du nord du pays. Leur réactivité vis-à-vis du chlore s'est trouvée directement liée à leurs caractéristiques physico-chimiques. Les différences de réactivité relevées peuvent être attribuées d'une part à la variabilité de la proportion en matériel humique et d'autre part aux teneurs relatives en éléments minéraux promoteurs ou inhibiteurs de la réaction de chloration.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
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: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.126
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.004
Scholarly communication0.0000.003
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.033
GPT teacher head0.280
Teacher spread0.247 · 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 designObservational
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

Citations15
Published2005
Admission routes1
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