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Enregistrement W2995134506 · doi:10.15376/biores.15.1.265-275

Diatomite in situ loaded by MOF (ZIF-8) and its application in removing methylene orange from aqueous solutions

2019· article· en· W2995134506 sur OpenAlexaff
Zicheng Chen, Huiwen Zhang, Wenlong Luo, Zhibin He, Lanhe Zhang

Notice bibliographique

RevueBioResources · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMetal-Organic Frameworks: Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAqueous solutionMaterials scienceAdsorptionMethylene blueScanning electron microscopeMethyl orangeChemical engineeringZeolitic imidazolate frameworkImidazolateIn situPowder diffractionMetal-organic frameworkNuclear chemistryComposite materialChemistryOrganic chemistryCrystallographyPhotocatalysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diatomite is extensively used as a natural environmental material because of its biogenic origin and stable structure. The zeolitic imidazolate framework (ZIF-8) is a prototypical metal-organic frame (MOF) that is well known for its high surface areas and chemical stability. Herein, a facile method for the generation of diatomite in situ loaded by ZIF-8 (D/Z) was reported. The results of powder x-ray diffraction (PXRD) analysis confirmed the successful loading of ZIF-8 on the diatomite. The ZIF-8 were distributed uniformly on the surface of the diatomite from the scanning electron microscope (SEM) images. The specific surface of the D/Z increased due to the loading of the ZIF-8. Methylene orange (MO-) in an aqueous form was efficiently separated and removed through a simple mixture and filtration process where the D/Z was employed as an absorbent, and the removal rate of the MO- increased in the case of the sample with more ZIF-8 loaded on the diatomite. In addition, the D/Z was reused after several regenerations by washing out the adsorbed dye.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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'admission1
Résumé présentoui

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