MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7010795329

Kemiallisen metsäteollisuuden sulfaattipäästöjen hallinta ja vesistövaikutukset

2022· other· fi· W7010795329 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLUTPub (LUT University) · 2022
Typeother
Languagefi
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsGovernment (linguistics)Work (physics)Quarter (Canadian coin)Subject (documents)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Sulfaatti on rikkihapon suola. Sitä arvioidaan päätyvän Suomen vesistöihin noin miljoonia tonnia vuodessa. Sulfaatti on tarkkaan seurattu vesistöpäästö kaivosteollisuudessa. Kemiallisen metsäteollisuuden ympäristöluvissa sulfaatille ei ole asetettu yleisesti päästöraja-arvoja. Kuormituksen määrää on vaikea arvioida todellisesti, sillä kaikilla toimialan laitoksilla ei ole velvoitetta sulfaattipitoisuuden seuraamiseen. Kemiallisen metsäteollisuuden on arvioitu olevan Suomessa suurin sulfaattipäästöjen pistekuormituksen aiheuttaja.
\n
\nKemiallisessa metsäteollisuudessa paperin ja kartongin valmistukseen tarvittavaa massaa valmistetaan kemiallisesti, mekaanisesti ja kemimekaanisesti. Raaka-aineena käytetään ensiökuitua tai keräyspaperia. Valmistusprosesseissa myös vesi ja kemikaalit ovat tärkeässä osassa. Prosesseissa pyritään hyödyntämään mahdollisimman paljon samaa vettä ja pyritään kiertotalouteen. Syntyneet jätevedet puhdistetaan ennen vesistöön laskemista. Jätevedet käsitellään hyödyntäen joko yhtä tai useampaa vedenpuhdistusmenetelmää.
\n
\nTyössä tarkasteltiin kemiallisen metsäteollisuuden prosessien sulfaattipäästöjen lähteitä ja niiden hallinnan teknologisia keinoja. Seurannan tehostaminen on tärkeää, sillä liiallisen sulfaattikuormituksen on todettu johtavan tilanteeseen, jossa järven pohja on joutunut lähes kokonaan kuolleeseen tilaan. Sulfaatti aiheuttaa vesistön kerrostumista, happikatoa ja se vaikuttaa epäsuorasti rehevöitymiseen. Sulfaatti on myös haitallista osalle vesieliöstä ja vaikuttaa elohopean rikastumiseen ekosysteemissä. Kemiallisen metsäteollisuuden aiheuttaman sulfaattikuormituksen merkitys vesistön tilaan on vielä heikosti tunnettu, joten tutkinnan tehostaminen on tärkeää. Hallinnan keinoina on mahdollista hyödyntää vaihtoehtoisia kemikaaleja niin jätevedenpuhdistuksessa kuin prosessin pH-säätimenä. Lisäksi sulfaattipäästöjä on mahdollista vähentää esimerkiksi laitoksen sisäisen rikkihappotuotannon avulla.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.034
Threshold uncertainty score0.112

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0010.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0340.009

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 head0.014
GPT teacher head0.199
Teacher spread0.184 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreOther

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

Citations0
Published2022
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueLUTPub (LUT University)French-language works237,207