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Enregistrement W4214846261 · doi:10.1139/er-2021-0035

Review on coal fly ash generation and utilization for resolving mercury contamination issues in Central Asia: Kazakhstan

2022· article· en· W4214846261 sur OpenAlexvenueno aff
Aliya Satayeva, Alzhan Baimenov, Сейтхан Азат, Ulan Zhantikeyev, A.B. Seisenova, Жандос Тауанов

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCoal and Its By-products
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAl-Farabi Kazakh National UniversityNazarbayev University
Mots-clésMercury (programming language)ContaminationEnvironmental scienceCoalFly ashMercury contaminationEnvironmental protectionElectricity generationWaste managementEcologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The generation of coal fly ash (CFA) in coal-fired power plants worldwide has been a major concern over the past few decades. CFA as a by-product possesses unique properties and chemical composition that could be utilized in resolving mercury contamination issues in Central Asia, particularly in Kazakhstan. This review gives an overview of coal generation capacity and evaluation of the current state of electricity production and ecological concerns related to CFA accumulation. We provide a detailed comparison of the physical properties and chemical compositions of three types of CFAs from Kazakhstani power plants, and present potential approaches to help alleviate mercury contamination issues. Furthermore, this review highlights the current state of mercury contamination in artificial Lake Balkyldak and in the Nura River of the north and central regions of Kazakhstan. Of particular interest is the appropriate utilization of CFAs in resolving mercury contamination issues by highlighting and comparing the state-of-the-art technology of porous and nonporous materials currently reported in the literature.

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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeAutre devis
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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