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Enregistrement W2151436703 · doi:10.5539/ep.v2n1p96

Dairy Factory Wastewater from Cumulative Point of View–A Case Study

2012· article· en· W2151436703 sur OpenAlexvenueno aff
Mehrfam Massah, Seyed Ahmad Mirbagheri

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Pollution · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIslamic Azad University
Mots-clésWastewaterFactory (object-oriented programming)EffluentEnvironmental scienceMathematicsDairy industryEngineeringAgricultural scienceBiotechnologyPulp and paper industryEnvironmental engineeringFood scienceComputer scienceChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is needless to mention that, milk has the most appropriate and balanced combination among various foods that human feed on them daily and because of this fact milk is commonly called the perfect food. Therefore, milk and dairy products industries are one of the most important and necessary industries in all human societies. However, wastewater from this industry includes a variety of pollutants. The nature and combination of milk industry wastewater depends on the type of process being done on milk in factory and also type and combination of products that are produced in factory. In this study, the output effluent of a dairy factory was selected for investigation. Firstly, dairy wastewater specifications were introduced. Then, during 63 days, wastewater of plant was sampled ten times. Afterwards, temperature, nitrate, phosphate, BOD, COD, TSS, TDS, DO, pH, NH4, salt were measured by special devices and methods. Afterwards, by correlation analysis the impressibility of each parameter than the other variables was evaluated. The amount of these factors was compared with existing standard. Then, the correlation coefficient of these factors was evaluated by using SPSS software.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations3
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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