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Enregistrement W2441787701 · doi:10.2166/wqrj.2004.027

Cadmium Biosorption by S. fluitans: Treatment, Resilience and Uptake Relative to Other Sargassum spp. and Brown Algae

2004· article· en· W2441787701 sur OpenAlexaff
Thomas A. Davis, Fadi El Cheikh Ali, Elisa Giannitti, Bohumil Volesky, Alfonso Mucci

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionSargassumCadmiumBrown algaeBiosorptionChemistryEnvironmental chemistryLeaching (pedology)AlgaeMetalBotanyAdsorptionEcologyBiologyOrganic chemistrySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Species of the brown algae Sargassum have been targeted for use in the implementation of strategies to remediate toxic heavy metal contamination in effluents and drinking waters. This work focusses on some of the intrinsic physico-chemical properties of the algal material and aspects of the sorption mechanism, in particular: their maximal metal uptake, the influence of particle size and their resilience to leaching during equilibrium batch experiments. In addition to S. fluitans, the database on cadmium uptake capacities by Sargassum is extended to include S. thunbergii and S. oligocystum, and these are compared to those of two common brown algae. Results of our experiments demonstrate that cadmium sorption is independent of the range of particle sizes investigated (<2 and 3–6 mm), thereby indicating that sorption is not a function of the specific surface area of the biomass exposed to the solution. Dissolved organic carbon (DOC) analyses reveal that leaching to the cadmium solutions during the metal sorption reaction is independent of the biomass preparations used to obtain the two size fractions but decreases with increasing final cadmium concentration.

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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,296 · 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

Citations13
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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