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Enregistrement W4235521726 · doi:10.21000/jasmr06020271

APPLICATIONS OF BIOLOGICAL H2S PRODUCTION FROM ELEMENTAL SULFUR IN THE TREATMENT OF HEAVY METAL POLLUTION INCLUDING ACID ROCK DRAINAG

2006· article· en· W4235521726 sur OpenAlexaff
Michael Bratty, Rick Lawrence, David Kratochvil, Brad Marchant, Louis Mo

Notice bibliographique

RevueJournal American Society of Mining and Reclamation · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhosphorus and nutrient management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSulfurPollutionEnvironmental scienceProduction (economics)Environmental chemistryMining engineeringGeologyChemistryMetallurgyMaterials scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BioteQ Environmental Technologies Inc. has developed and commercialized a high rate anaerobic biotechnology for on-site production of H 2 S from elemental sulfur for low cost water treatment and sulfide reagent production. The process is demonstrated for mining and mineral process water treatment, including ARD treatment, with concurrent recovery of saleable metals and the reduction or elimination of toxic water treatment sludges. The production of H 2 S takes place in a stand alone bioreactor, on demand, at ambient temperatures and pressures, minimizing on-site sulfide inventory, and thus improving the overall safety of the process. The main advantages of treating heavy metal pollution using biogenic H 2 S are discussed and specific environmental and economic benefits are demonstrated using data from the existing commercial installations.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,182

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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