Ceramic Water Filters: A Point-of-Use Water Treatment Technology to Remove Bacteria from Drinking Water in Longhai City, Fujian Province, China
Notice bibliographique
Résumé
While provision of safe drinking water is considered a basic human right, there are major challenges in the developing world for its provision. The ability to deliver safe water using a cost-appropriate technology is a major aspect of the problem. One of the technologies that has the potential to contribute significantly is the ceramic water filter (CWF); however, as shown herein, there are significant differences between performance of CWFs in the laboratory and in field applications. The CWFs employed in this study (field and laboratory) have a pore fraction of 21.0 - 22.4% and an average maximum pore diameter of 5.7 - 15.2 μm. Field studies were completed in Longhai City, China, a rural community in southeastern China with red earth, high precipitation and intensive human/ domestic activities. During field trials, CWFs demonstrated an average removal efficiency of 94.7%, with values ranging from 75 - 100%, whereas in laboratory studies, average removal efficiency was determined to be 99.5%, with values ranging from 97.7 - 99.9%. Differences between the lab and field removal efficiencies are attributed to contamination of the filter element and receptacle by villagers during field utilization and cleaning. Effective technology transfer to the end-user is required to achieve the bacterial removal efficiency attainable by the technology itself.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».