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Enregistrement W2904463131 · doi:10.5004/dwt.2018.23418

Efficiency of microplastics removal in selected wastewater treatment plants – preliminary studies

2018· article· en· W2904463131 sur OpenAlexaboutno aff
Ewa Wiśniowska, Katarzyna Moraczewska-Majkut, Witold Nocoń

Notice bibliographique

RevueDesalination and Water Treatment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroplasticsEffluentWastewaterSewageEnvironmental scienceSewage treatmentPollutionSewage sludgeEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringPulp and paper industryChemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Recently more and more attention is being paid to pollution of the environment by microplastics. The problem is well recognized in marine and surface water in Western Europe. There are also well-documented studies on removal of microplastics during wastewater treatment in Germany, Finland, Denmark, Canada and Norway. So far the problem has not been identified in Eastern European countries, including Poland. Because of this, it is of high importance to evaluate the scale of problem also in these countries. The paper presents the results of preliminary studies on microplastics content in influents, effluents and sewage sludge of selected wastewater treatment plants in southern Poland. It was stated that content of microplastics in influents was in the range from 19.4 · 10 3 to 552.2 · 10 3 particles per 1 m 3 , in effluents from 28 to 960 particles per 1 m 3 . Microlitter particles removed from raw wastewater were accumulated in sewage sludge. Total concentration of microplastic particles in the sludge was in the range from 6.7 · 10 3 to 62.6 · 10 3 particles per 1 kg d.m. In liquid phase, finer fractions of microplastics were dominant. In sewage sludge larger particles, especially fibers, were effectively cumulated. About 95%–99% removal efficiency of microplastics from influents was stated. No correlation has been found between the wastewater flow rate and the content of microplastics in influent, these problems require, however, more detailed analysis of microplastics chemical composition and mass.

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 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,378

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)0,0000,000

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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