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Enregistrement W1086748548 · doi:10.1016/j.apsusc.2015.08.007

Defluoridation potential of jute fibers grafted with fatty acyl chain

2015· article· en· W1086748548 sur OpenAlexfundno aff
Suvendu Manna, Prosenjit Saha, Ramkrishna Sen, Basudam Adhikari

Notice bibliographique

RevueApplied Surface Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFluoride Effects and Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoCouncil of Scientific and Industrial Research, India
Mots-clésFluorideAdsorptionChemistryGraftingIon exchangeChemical engineeringOrganic chemistryPolymerInorganic chemistryIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waterborne fluoride is usually removed from water by coagulation, adsorption, ion exchange, electro dialysis or reverse osmosis. These processes are often effective over narrow pH ranges, release ions considered hazardous to human health or produce large volumes of toxic sludge that are difficult to handle and dispose. Although plant matters have been shown to remove waterborne fluoride, they suffer from poor removal efficiency. Following from the insight that interaction between microbial carbohydrate biopolymers and anionic surfaces is often facilitated by lipids, an attempt has been made to enhance fluoride adsorption efficiency of jute by grafting the lignocellulosic fiber with fatty acyl chains found in vegetable oils. Fluoride removal efficiency of grafted jute was found to be comparable or higher than those of alternative defluoridation processes. Infrared and X-ray photoelectron spectroscopic evidence indicated that hydrogen bonding, protonation and C−F bonding were responsible for fluoride accumulation on grafted jute. Adsorption based on grafted jute fibers appears to be an economical, sustainable and eco-friendly alternative technique for removing waterborne fluoride.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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