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Enregistrement W3014596294 · doi:10.3808/jeil.202000027

Biological Treatment for Greywater Reclamation

2020· article· en· W3014596294 sur OpenAlexafffund
Xiujuan Chen, Y. H. Wu, S. Young, Wenping Huang, Matthew J. Palmarin, Yao Yao

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Informatics Letters · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research CentreNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésGreywaterLand reclamationEnvironmental scienceBioreactorWastewaterWaste managementEnvironmental engineeringMembrane bioreactorSewage treatmentEngineeringEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Greywater reclamation is generally recognized as a viable solution to mitigate the challenges caused by water scarcity, increasing wastewater production, and increasingly stringent wastewater discharge permits. Biological processes may provide lower capital and operating costs, and less sludge production, than comparable physicochemical processes. This paper provides a general overview of the biological treatment processes currently available for greywater reclamation, including: rotating biological contactors, sequencing batch reactors, anaerobic sludge blanket bioreactors, constructed wetlands, membrane bioreactors, and hybrid membrane bioreactors. The advantages, disadvantages, and limitations of each of these technologies were examined in detail. The challenges of using reclaimed greywater were also examined in relation to the long-term sustainability of greywater reclamation. On balance, membrane-based processes were found to be among the most promising technologies for decentralized greywater reclamation, due largely to the quality of their treated water and compact size.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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