MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3165224534 · doi:10.1186/s40068-021-00229-1

Use of biomass-derived adsorbents for the removal of petroleum pollutants from water: a mini-review

2021· review· en· W3165224534 sur OpenAlexafffund
Azar Vahabisani, Chunjiang An

Notice bibliographique

RevueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCH · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPollutantEnvironmental sciencePetrochemicalBiomass (ecology)PetroleumWastewaterWaste managementAdsorptionEnvironmentally friendlyEnvironmental chemistryPulp and paper industryEnvironmental engineeringChemistryEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past decades, a large amount of petroleum pollutants has been released into the environment resulting from various activities related to petrochemicals. The discharge of wastewater with petrochemicals can pose considerable risk of harm to the human health and the environment. The use of adsorbents has received much consideration across the environmental field as an effective approach for organic pollutant removal. There is a particular interest in the use of biomass adsorbent as a promising environmentally-friendly and low-cost option for removing pollutants. In this article, we present a review of biomass-derived adsorbents for the removal of petroleum pollutants from water. The features of different adsorbents such as algae, fungi, and bacteria biomasses are summarized, as is the process of removing oil and PAHs using biomass-derived adsorbents. Finally, recommendations for future study are proposed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations60
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueENVIRONMENTAL SYSTEMS RESEARCHMême sujetAdsorption and biosorption for pollutant removalTravaux en français237 207