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Enregistrement W1560364606 · doi:10.5539/mas.v9n7p80

Fecal Coliforms and Total Coliforms Removal in Water Using Radio-Frequency (RF) Plasma System

2015· article· en· W1560364606 sur OpenAlexvenueno aff
Reni Desmiarti, Ariadi Hazmi, Yenni Trianda

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlasma Applications and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektorat Jenderal Pendidikan Tinggi
Mots-clésFecal coliformEnvironmental scienceMicroorganismIndicator bacteriaRadio frequencyEnvironmental chemistryChemistryBiologyWater qualityBacteriaEcologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A radio-frequency plasma system (RF) was used to investigate the removal of microorganisms from water.Plasma generated by RF radiation can produce active compounds (H•, •OH, H2O2, O3, etc.) that have a highoxidation potential and can kill microorganisms present in water (fecal coliforms and total coliforms). Thefrequency of the plasma system was set to 3.0, 3.3 and 3.7 MHz and applied to river water for 60 minutes. Theresults show that in all runs, the pH of the water produced was in the range from 7.4 to 7.9. The removalefficiencies of fecal coliforms achieved were between 83.75 and 95% and were higher than the removalefficiencies of total coliforms, which were between 82.61 and 93.48%. Meanwhile, the death rate (kD) of fecalcoliforms wasfaster than that of total coliforms. Therefore, the removal of total coliforms is the key to removingmicroorganisms fromwater. RF plasma treatment can be used for treatment of drinking water to decreasemicroorganisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,929
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,232 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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