ECOLOGICAL AND ECONOMIC EFFECT OF WASTEWATER RECLAIMING AT ENTERPRISES OF THE UKRAINIAN
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.
Notice bibliographique
Résumé
Статтю присвячено вирішенню проблеми дефіциту якісної питної води на основі підвищення обсягів та ефективності очищення стічних вод підприємствами України в умовах рециркуляційної економіки. Метою статті є дослідження можливості зменшення еколого-економічних збитків від скидів забруднених стічних вод підприємствами України та збільшення частки використання очищених стічних вод у якості джерела таких ресурсів, як вода, енергія і поживні речовини. В основній частині статті представлено основні підприємства-забруднювачі України за 2018 рік. Головний акцент зроблено на зміні сприйняття стічних вод як тягаря для підприємств України на ресурс, який може бути корисним як для самого підприємства, так і для інших суб'єктів господарювання, у тому числі для водопостачання населення. У статті розглянуто основні сфери та характер впливу забруднених стічних вод, проаналізовано світовий досвід та сучасний стан в Україні у сфері водокористування та запропоновано основні напрями удосконалення інституційних умов з метою покращання ситуації. Представлено схему інноваційної трансформації відношення та поводження зі стічними водами. Приділено увагу ланцюжку цінності, який залежить від ступеня очищення стічних вод та відповідно розширення сфер використання водних ресурсів. На кожному етапі відновлення зростає вартість реклеймінгу, але разом з тим, підвищується цінність використання води. Виділено структурні елементи еколого-економічного збитку від забрудненої води, який запропоновано розглядати як додаткові витрати на його елімінацію та компенсації. Визначено критерії ефективного управління стічними водами та приведено успішні приклади застосування реклеймінгу на підприємствах України.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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