The Effectiveness of MOFs for the Removal of Pharmaceuticals from Aquatic Environments: A Review Focused on Antibiotics Removal
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
There is an increasing level of various pollutants and their persistence in aquatic environments. The improper use of antibiotics and their inefficient metabolism in organisms result in their release into aquatic environments. Antibiotic abuse has led to hazardous effects on human health. Thereby, efficient removal of pharmaceuticals, particularly antibiotics, from wastewater and contaminated water bodies is greatly interested in international research communities. Metal-organic framework (MOF) materials, as a hybrid group of material containing metallic center and organic linkers, offer a porous structure that is highly efficient for removing different pollutants from contaminated water and wastewater streams. This article aims to review the recent advancement in using MOF-based adsorbents and catalysts for the removal of pharmaceuticals, especially antibiotics, from polluted water. Applying MOFs-based structures for removing antibiotics using photocatalytic removal and adsorptive removal techniques will be discussed and evaluated in this review paper. Various MOF-based materials such as functionalized MOFs, MOF-based composites, magnetic MOF-based composites, MOFs templated-metal oxide catalysts for removing pharmaceuticals, personal care products, and antibiotics from contaminated aqueous media are discussed. Furthermore, effective operational parameters on the adsorption, adsorption mechanisms, adsorption isotherms, and thermodynamic parameters are explained and discussed. Finally, in the concluding remarks, the challenges and future outlooks of using MOFs-based adsorbents and catalysts for removing antibiotics are summarized.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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