MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2089310838 · doi:10.5942/jawwa.2014.106.0080

Pretreatment impacts on biopolymers in adjacent ultrafiltration plants

2014· article· en· W2089310838 sur OpenAlexaff
Barbara Siembida‐Lösch, William B. Anderson, Jane Bonsteel, Peter M. Huck

Notice bibliographique

RevueAmerican Water Works Association · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensPublic Works and Government Services CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiopolymerUltrafiltration (renal)ChemistryMembraneBiofilterWater treatmentOzonePulp and paper industryChromatographyEnvironmental engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Full‐scale studies were conducted to determine the effects of the configuration or absence of pretreatment on membrane performance at two full‐scale ultrafiltration (UF) drinking water treatment plants sharing a common raw water source. One plant had no pretreatment before the membranes, and the other had ozone and biologically active carbon contactor pretreatment. At one point during this study, ozonation was out of service, and this presented an opportunity to compare ozone on/off scenarios. Ozone addition was observed to reduce biopolymer retention by UF membranes up to 23%. Although lower normalized flux (20°C) was associated with higher biopolymer retention by UF membranes, higher retention was found to not affect membrane permeability. Assimilable organic carbon was not a good surrogate for biopolymer removal by biofiltration. Variations in the raw water biopolymer fractions at both plants were associated with seasonal changes in temperature and potentially lakewide flow‐circulation patterns.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,001

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAmerican Water Works AssociationMême sujetMembrane Separation TechnologiesTravaux en français237 207