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Enregistrement W2744063616 · doi:10.4236/msce.2017.58002

Use of Industrial Coal Waste Materials as Adsorbents for Textile Effluent Remediation

2017· article· en· W2744063616 sur OpenAlexafffundabout
Mohamed H. Mohamed, Marissa Pirlot, Michael K. Danquah, Lee D. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science and Chemical Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesSaskPowerUniversities Space Research AssociationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMaterials scienceAdsorptionLeaching (pedology)Methylene blueEnvironmental remediationEffluentPorosimetryWaste managementPoint of zero chargeFourier transform infrared spectroscopyNuclear chemistryPulp and paper industryCoalChemical engineeringPhotocatalysisOrganic chemistryContaminationComposite materialEnvironmental sciencePorosityChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents experimental study on six carbonaceous industrial waste samples that were obtained from a local industry in Saskatchewan, Canada. Hereafter, the samples are coded as ES1, ES2, ES3, PU, RPS and SS1 and were characterized using IR and 13C solid state NMR spectroscopy, nitrogen porosimetry, TGA, metal leaching analysis using ICP and point-of-zero-charge. Adsorption studies were conducted using two types of adsorptive dye probes (p-nitrophenol, PNP; and methylene blue; MB) at pH 4.60 and pH 7.00.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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