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Enregistrement W2903334106 · doi:10.18192/osurj.v1i1.3717

Reducing volatile organic compound emissions with a biofilter inoculated with synthetically engineered Escherichia coli

2018· article· en· W2903334106 sur OpenAlexaffvenue
Mihai Dumbravă, Cindy Kao, Daniel Lee, Inmo Sung

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Science Undergraduate Research Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Community Ecology and Physiology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilterPollutantEnvironmental chemistryWaste managementMethaneEnvironmental scienceVolatile organic compoundBTEXMicroorganismChemistryBenzeneBacteriaEnvironmental engineeringBiologyEthylbenzeneOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Various byproducts of fracking, such as methane gas, benzene, and other Volatile Organic Compounds (VOCs), have become a target for studies on health and environmental damage. These compounds are released during natural gas and petroleum extraction, and from the toxic residual water created from the fracking process. Although the long-term effects of some of these chemicals have yet to be determined, the elevated levels present in neighboring communities have been shown to cause an increase in the prevalence of acute respiratory, neurological, and reproductive diseases. In order to reduce the levels of these harmful airborne pollutants, we propose the creation of a biofilter inoculated with genetically engineered bacteria designed to metabolize VOCs and convert them into safer end products.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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