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Enregistrement W2461751476 · doi:10.3808/jei.201600329

Sorption of Phenanthrene onto Diatomite under the Influences of Solution Chemistry: A Study of Linear Sorption based on Maximal Information Coefficient

2016· article· en· W2461751476 sur OpenAlexaff
Shan Zhao, Wendy Huang, Xiuquan Wang, Yurui Fan, Chunjiang An

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Informatics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueGroundwater flow and contamination studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSorptionPhenanthreneAqueous solutionSorbentChemistryIonic strengthFreundlich equationPartition coefficientEnvironmental chemistryChemical engineeringAdsorptionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effectiveness of diatomite as the low-cost sorbent in the removal of polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) from water was investigated. The effects of ionic strength, pH, dissolved organic matter, and temperature on sorption of phenanthrene (PHE) to two types of diatomite clay (DM 545 and DM 577) were systematically studied. The maximal information coefficient (MIC) was calculated to reveal the linearity/nonlinearity in the sorption process under the influences of aqueous chemistry parameters. Results indicated that the solution parameters played an essential role in the PHE sorption behavior at the aqueous/diatomite interface. The sorption isotherms of PHE on diatomite at different temperatures could well fit the Freundlich equation. Thermodynamic studies confirmed that the sorption behavior of PHE on diatomite was spontaneous and exothermic from 283 to 303 K. The calculation of MIC revealed the linear relationship between the aqueous PAHs and sorbed PAHs at the water/diatomite interface. The results can be used to support the potential application of diatomite for the treatment of PAH-contaminated effluents.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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