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Enregistrement W2292646708 · doi:10.1111/raq.12148

Application of zeolites in aquaculture industry: a review

2016· review· en· W2292646708 sur OpenAlexaff
Zahra Ghasemi, Iman Sourinejad, Hossein Kazemian, Sohrab Rohani

Notice bibliographique

RevueReviews in Aquaculture · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAquaculturePetrochemicalZeoliteAluminosilicateEnvironmental scienceWastewaterMicroporous materialFish <Actinopterygii>AdsorptionWaste managementBusinessEnvironmental engineeringChemistryChemical engineeringEngineeringCatalysisFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Zeolites are microporous crystalline hydrated aluminosilicates, which have found various applications because of their very unique physicochemical characteristics such as ion exchange and adsorption–desorption properties. Significant progress has been made in recent years on applications of these inorganic adsorbents in different industries including agriculture, aquaculture, water and wastewater treatment, air purification and petrochemicals. This review article intends to summarize the published reports on the applications of natural, synthetic and modified zeolites in aquaculture industry. Application of zeolitic materials for water quality improvement of fish farms and fish transportation tanks by selective capturing of ammonia and toxic heavy metals and zeolite application as feed additive to enhance fish growth and promote their health and nutritional parameters are the most important discussed areas. According to the technical data that are discussed in this review, natural and synthetic zeolites should be considered as materials with tremendous potential of applications in the aquaculture industry. Considerable amounts of research works are under way to explore other opportunities for application of zeolites to benefit aquaculture industry.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations161
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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