MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2965790864 · doi:10.1139/cjce-2019-0215

Removal of hexavalent chromium from water using hydrochar obtained with different types of feedstock

2019· article· en· W2965790864 sur OpenAlexaffvenue
Arvind V. Iyer, Erica Pensini, Ashutosh Singh

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryHexavalent chromiumChromiumRaw materialFood scienceYield (engineering)Fourier transform infrared spectroscopyNuclear chemistryMetallurgyMaterials scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrochar (HC) was obtained through the hydrothermal digestion of beetroot, carrot, or spent coffee grounds. The yield (i.e., mass of HC produced per mass of feedstock used) was ≈80%, ≈20%, and ≈50% with spent coffee, carrot, and beetroot, respectively. The surface area determined with the Brunauer–Emmett–Teller method was 3.06 m2·g–1 for HC from beetroot, 1.19 m2·g–1 for HC from carrot, 2.84 m2·g–1 for HC from dark roast coffee, and 3.22 m2·g–1 for HC from original roast coffee. Fourier transform infrared spectroscopy experiments showed that amine groups had a significantly higher density in HC produced with spent coffee grounds than that produced using either beetroot or carrot. HC could sorb hexavalent chromium (Cr(VI)) from water. The concentration of Cr(VI) in water decreased from 0.3 ppm to ≈0.07 ppm and to ≈0.1 ppm within 90 min using 20 g·L–1 of HC made from spent coffee grounds and from beetroot and carrot, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,159 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Civil EngineeringMême sujetAdsorption and biosorption for pollutant removalTravaux en français237 207