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Enregistrement W1998229145 · doi:10.5942/jawwa.2012.104.0005

Systematic investigation of parameters affecting ozonation oxidation of emerging contaminants

2011· article· en· W1998229145 sur OpenAlexaff
Chaoyang Yue, Rajesh Seth, Shahram Tabe, Xiaoming Zhao, Paul Yang

Notice bibliographique

RevueAmerican Water Works Association · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensMinistry of EnvironmentMinistry of the Environment, Conservation and ParksUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzoneChemistryEnvironmental chemistryFactorial experimentContaminationBisphenol AFractional factorial designDissolved organic carbonOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of five process variables‐pH, dissolved organic matter (DOM), ozone concentration, contact time, and temperature— on the removal efficiency of 14 selected pharmaceutically active compounds and bisphenol A was studied through fractional factorial‐ designed experiments. Results showed that DOM content and ozone dose had the most significant effect, accounting for 60–99% of the observed variability in oxidation efficiencies for compounds with both fast and slower reaction rates with ozone. Oxidation efficiency of > 90% is expected for the fast‐reacting compounds at ozone exposures > 1.3 mg/L × min, over the wide range of operating conditions used in the study. For compounds with a slower reaction rate with ozone, the oxidation efficiency is expected to be variable and strongly dependent on the characteristics of the raw water, particularly the concentration and nature of the DOM.

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 enseignants0,206
Score d'incertitude au seuil0,313

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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