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Enregistrement W1967456342 · doi:10.1890/070110

Constructed wetlands in China: recent developments and future challenges

2008· review· en· W1967456342 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Ecology and the Environment · 2008
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaCanada Research Chairs
Mots-clésWetlandChinaGovernment (linguistics)Ecological engineeringInvestment (military)Environmentally friendlyEnvironmental planningBusinessEmerging technologiesEnvironmental scienceSewage treatmentEnvironmental resource managementEnvironmental economicsRisk analysis (engineering)Computer scienceEnvironmental engineeringEcologyPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Constructed wetlands (CWs) are an emerging, environmentally friendly engineering system employed in China. They require lower investment and operation costs while providing higher treatment efficiency and more ecosystem services than conventional wastewater treatment methods. Introduced to China in 1987, CW systems used for wastewater treatment have rapidly increased in number, particularly since the late 1990s. This review summarizes the state‐of‐the‐art application of CW systems for water pollution treatment by reviewing the basics of the technology and its historical development and performance efficiency. Current progress, limitations, future concerns, and the challenges of CW technologies are also discussed. Also highlighted is the need for sufficient and appropriate data to assist in the further development of CW systems and the implementation of integrated “bottom‐up” and “top‐down” approaches by both the public in general and government bodies in particular.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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