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Enregistrement W2131854030 · doi:10.5539/jsd.v1n1p31

Zinc Bioremoval from Wastewater of Rubber Glove Industry

2009· article· en· W2131854030 sur OpenAlexvenueno aff
Azizah Abu-Bakar, Rakmi Abd-Rahman, Abu Bakar Mohamad, Abdul Amir H. Kadhum, Siti Rozaimah Sheikh Abdullah

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExtraction and Separation Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia, Tecnología y Medio Ambiente
Mots-clésEffluentZincPulp and paper industryAnaerobic digestionWastewaterHeavy metalsChemistryHydraulic retention timeNatural rubberMetal ions in aqueous solutionWaste managementEnvironmental scienceMetalEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional physicochemical processes for removing heavy metals from industrial effluents are high in chemical usage and produce large amounts of chemical sludges, which in turn needs secured disposal. Biological processes to overcome these problems have been developed for treating wastewaters containing heavy metals. The bioremoval and biorecovery of zinc ions from rubber glove mill effluent on a sequencing batch biofilm reactor (SBBR) was studied. Without adding any precipitant, the processes could achieve Zn and COD removal of 40-60% and 50-70% respectively. In order to recover the metal, the sludge was digested in an anaerobic digestion reactor. This study revealed that anaerobic digestion with longer hydraulic retention time could increase the recovery of heavy metals. This recovery prevents metal discharge to the environment and conserves resources.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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