Impact of the presence of solids on peroxidase‐catalyzed treatment of aqueous phenol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of the presence of solids on the treatment of aqueous solutions of phenol using horseradish peroxidase (HRP) and hydrogen peroxide was investigated. The solids studied were silica gel, kaolin, bentonite, cellulose and peat moss. Kaolin, bentonite, cellulose and peat moss enhanced phenol transformation at pH 5.0 and 7.0 starting at concentrations of 100, 1000 or 10 000 mg dm−3. At pH 9.0, bentonite and kaolin had negative impacts when present at 10 000 mg dm−3 and peat moss when present at 1000 mg dm−3 and 10 000 mg dm−3. In the case of bentonite and peat moss, the enhancing effects at pH 7.0 were associated with the dissolved or colloidal constituents, while in the case of kaolin, the enhancing effects were due to the solid material. Freshly made bentonite suspensions inactivated the peroxidase enzyme; however aged bentonite suspensions and their supernatants did not affect enzyme stability. H2O2 was unstable in solutions containing peat moss constituents. Phenolic solutions treated in the presence of bentonite, kaolin and peat moss were significantly less toxic than the controls, indicating that these materials were able to interact with and partially neutralize precursors of toxic reaction products. Copyright © 2003 Society of Chemical Industry
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».