Bioremediation of highly energetic compounds: a search for remediation technologies
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.
Notice bibliographique
Résumé
When TNT (N-source) was treated with anaerobic sludge it biotransformed into triaminotoluene (TAT) in high yield (80%). Results of experiments using 13C-labeling indicate that denitrated or deaminated products such as p-cresol and toluene were not formed. Whereas 14C-labeling showed negligible mineralization (<0.1% 14CO2) despite the complete disappearance of TNT. On the other hand, when TNT (175 μM) was treated with the fungus Phanerochaete chrysosporium it disappeared completely in less than two weeks, but mineralization (liberated 14CO2) did not exceed 1%. Several intermediates, marked with the initial formation of the two monohydroxylamino-dinitrotoluene (HADNT) followed by their transformation to monoamino-dinitrotoluenes (ADNT), diamines (DANT), acetylated TNT products, and azo and hydrazo derivatives were detected. In contrast, high concentrations (ca 20,000 ppm) of RDX and HMX were effectively degraded (ca 70%) in soil slurries using municipal anaerobic sludge. RDX and HMX disappearance was accompanied by the elimination of toxicity associated with RDX and HMX as determined by the Microtox test.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle