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Enregistrement W2803466755 · doi:10.2175/106143017x15131012153149

Soybean Peroxidase‐Catalyzed Treatment of Azo Dyes with or without Fe° Pretreatment

2018· article· en· W2803466755 sur OpenAlexafffund
Laura G. Cordova Villegas, Samar Mazloum, Keith E. Taylor, Nihar Biswas

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEnzyme-mediated dye degradation
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBenzidineChemistryAnilineHydrogen peroxideNuclear chemistryCatalysisPeroxidaseDegradation (telecommunications)ChromatographyOrganic chemistryEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Representative azo dyes (Acid Blue 113 [AB113] and Direct Black 38 [DB38]) were treated in a single step with soybean peroxidase (SBP) and hydrogen peroxide (H2O2), or in two steps, zero-valent iron (Fe°) pretreatment followed SBP/H2O2. The purpose of this research was to compare both treatment processes and to determine which one was the optimal for degradation of each azo dye. For AB113, the preferred process was the single-step process, 1.0 mM AB113 required 2.5 mM H2O2, 1.5 U/mL SBP at pH 4.0 for ≥ 95% color and dye removal and 30% total organic carbon (TOC) removal. For DB38, due to the products formed after Fe° reduction, which are enzyme substrates (aniline and benzidine; two of four products) a two-step process was preferred, which allowed reduction in the required SBP and H2O2 concentrations by 5- and 2-fold, respectively, compared to a single-step treatment for ≥ 95% color, dye, and aniline/benzidine removal and 88% TOC removal.

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 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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0030,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,226 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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