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Enregistrement W3026457239

Potential Approach for the Adsorption of Phosphate from Agricultural Runoff using Plaster of Paris Powder and Hydrogel Beads

2020· dissertation· en· W3026457239 sur OpenAlexfundno aff
Srdjan Malicevic

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Mots-clésAdsorptionPhosphateSurface runoffAgricultureChemical engineeringMaterials scienceChemistryEngineeringGeographyArchaeologyOrganic chemistryBiologyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phosphorus released in lakes due to agricultural runoff causes eutrophication, deteriorating water quality and ecosystem harm. Adsorbing and recovering phosphorus could potentially contribute to a circular economy and reduce eutrophication. A literature review of phosphorus adsorbents was conducted to isolate for ideal adsorbents after defining criteria for surface water adsorption. Two adsorbents were studied for the removal of phosphate from water: plaster of Paris powder and hydrogel beads produced using alginate, carboxymethylcellulose, and aluminum. The reaction kinetics, adsorption capacity, and ability to desorb were compared. In deionised water, hydrogel beads had a maximum sorption capacity of 90.5 milligram phosphate per gram dry bead with an equilibration time of approximately 24 hours. In deionised water, plaster of Paris (POP) powder has a maximum capacity of 1.52 milligram phosphate per gram of powder with an equilibrium time of less than 10 minutes. Sorbents can potentially be reused following phosphate desorption, and desorbed phosphate may be reused as fertilizer.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,928
Score d'incertitude au seuil0,580

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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