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Enregistrement W2293207666 · doi:10.2166/wst.2005.0214

Removal of pharmaceutically active compounds in nitrifying–denitrifying plants

2005· article· en· W2293207666 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueWater Science & Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade de Santiago de CompostelaXunta de GaliciaPublic Health Agency of Canada
Mots-clésNaproxenChemistryIbuprofenDiazepamDenitrifying bacteriaPharmacologyCarbamazepineDiclofenacActivated sludgeEnvironmental chemistryChromatographyNitrogenDenitrificationSewage treatmentBiochemistryBiologyMedicineOrganic chemistryEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The behaviour of nine pharmaceutically active compounds (PhACs) of different diagnostic groups is studied during a nitrifying-denitrifying process in an activated sludge system. The compounds selected cover a wide range of frequently used substances such as anti-epileptics (carbamazepine), tranquillisers (diazepam), anti-depressants (fluoxetine and citalopram), anti-inflammatories (ibuprofen, naproxen and diclofenac) and estrogens (estradiol and ethinylestradiol). The main objective of this research is to investigate the effect of acclimation of biomass on the removal rates of these compounds, either by maintaining a high sludge retention time or at long-term operation. The removal rates achieved for nitrogen and carbon in the experimental unit exceed 90% and were not affected by the addition of PhACs. Carbamazepine, diazepam and diclofenac were only removed to a small extent. On the other hand, higher removal rates have been observed for naproxen and ibuprofen (68% and 82%), respectively.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,249 · 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