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Enregistrement W2940336610 · doi:10.33087/daurling.v2i1.18

Variasi Ketebalan Arang Cangkang Biji Karet dengan Metode Filtrasi Downflow Dalam Penurunan Parameter Fe Air Tanah Dalam

2019· article· en· W2940336610 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Daur Lingkungan · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Pollution Remediation
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerationFiltration (mathematics)Activated charcoalCharcoalEnvironmental scienceEnvironmental engineeringGroundwaterSurface waterNatural rubberRaw waterWater treatmentPulp and paper industryChemistryAdsorptionGeotechnical engineeringGeologyEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water resources generally cover surface and ground water. Surface water will be more easily polluted than ground water, because surface water is more easily contaminated with sources of pollution so that people use water sourced from deep ground water. In Jambi city particular the Kenali Asam Atas area, is included in a residential area with a moderate density of approximately ± 6,903 Ha. PDAM service area coverage is still 2%, from the service area coverage of 10965 SR. The purpose of this study was to reduce Fe and pH parameters in deep groundwater using downflow and aeration filtration methods on variations in thickness of rubber seed shell charcoal by filtration method and variation of processing time in the aeration process using bubble aerator. The results of the downflow filtration method using variations in the thickness of 15 cm and 30 cm rubber seed shell charcoal for Fe parameters of 0.302 mg / l and pH of 5.08, while in the aeration treatment process using a variation of processing time of 30 minutes and 60 minutes for Fe parameters amounting to 0.354 mg / l and pH of 5.23.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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