Notice bibliographique
Résumé
adsorption Green Adsorption 74-75 case study 89-90 definition 71-72 hydrophilic compounds 72 hydrophobic compounds 72-73 innovative applications of 88, 89 kinetic models 77-78 metal uptake mechanisms 78-79 polymer matrix 73-74 adsorption capacity definition 74 Green Adsorbents adsorbent dosage 76-77 co-ions effect 77 influence of pH 75-76 initial solute concentration 76 temperature 76 adsorptive 72, 74, 76 agricultural residue 12, 20, 74, 79, 80 agricultural waste 20, 21, 74, 75, 79-82 agro-residue waste 11, 17, 21, 22, 80 alkali fusion-leaching process 58 alkali leaching 50, 57-59, 61 aminopolycarboxylates 127, 128, 143, 145, 152 anthropocentrism 5 aprotic ionic liquids 169 aqueous phase volume fractions 223-224 artificial ore 32-33 atom efficiency 10, 11 Sustainable Metal Extraction from Waste Streams, First Edition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,705 | 0,573 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».