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Enregistrement W2069992946 · doi:10.15376/biores.7.4.5794-5808

PHYSICOCHEMICAL PROPERTIES ANALYSIS AND SIZE DISTRIBUTION RESEARCH OF MICROSTICKIES IN WHITEWATER

2012· article· en· W2069992946 sur OpenAlexaff
Zhiwei Wang, Bo Li, Shubin Wu, Peng Lü

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesState Key Laboratory of Pulp and Paper EngineeringNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of South ChinaSouth China University of TechnologyCentral University Basic Research Fund of China
Mots-clésWaste paperEconomies of agglomerationDeposition (geology)Process engineeringComputer scienceEnvironmental engineeringEnvironmental scienceChemical engineeringWaste managementEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microstickies in whitewater have caused serious deterioration of paper quality and low efficiency of paper machine runnability. To solve this problem it is necessary to master the characteristics of various aspects of microstickies. In this study, the physicochemical properties and size distribution of microstickies in whitewater of three typical kinds of waste papers, old newspaper (ONP), old book paper (OBP), and mixed office wastepaper (MOW), were investigated by conventional methods and a modified Flow Cytometry Method (FCM). The results showed that white water microstickies in different kinds of waste paper have different characteristics. This is a premise for analyzing stickies problems. Furthermore, in a certain kind of waste paper, the physicochemical properties and the direct determination of size and number of microstickies particle in whitewater can be combined together and taken as a whole to account for more phenomena or deduce more mechanisms, such as agglomeration and deposition, etc.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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