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Enregistrement W2910206228 · doi:10.1080/09593330.2018.1564072

How microwaves can help to study membrane ageing

2019· article· en· W2910206228 sur OpenAlexfundno aff
Murielle Rabiller‐Baudry, Ludovic Paquin, Cindy Leperoux, Habi Diallo, H. Al Jawad, C. Sepré

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Circulatory and Respiratory HealthUniversité LibanaiseCHIST-ERAUniversité de Rennes 1Agence Nationale de la Recherche
Mots-clésAgeingMembraneFoulingService lifeMaterials scienceChemistryChemical engineeringProcess engineeringComposite materialEngineeringBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper studies original protocols of rapid PES/PVP membrane NaOCl degradation allowing at reaching ageing states that are representative of industrial ageing. The long term objective is to propose basis for further fundamental studies aiming at the improvement of the impact of membrane ageing on behaviour in UF (fouling and cleaning mastering). The key of several protocols is the use of ageing acceleration thanks to microwave irradiation, either continuous or pulsed ones, that can be further associated (or not) with short ageing time in UF conditions. To evaluate the representativeness of obtained aged membranes, comparisons are achieved between pristine, voluntary laboratory aged membranes and an industrial membrane at the end of its service-life. Several physico-chemical analyses were used (ATR-FTIR, SEM-EDX, contact angle, SEC-HPLC). Evaluation of UF performances were made in UF of a model protein (Lysozyme, 14,300 g.mol−1). Finally, the proof of concept is done that conditions using MW exist to reach ageing state representative of industrial ageing.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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