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Enregistrement W4296123179 · doi:10.1016/j.cis.2022.102769

Separation of plastic wastes using froth flotation – An overview

2022· review· en· W4296123179 sur OpenAlexafffund
Ozan Kökkılıç, Shiva Mohammadi-Jam, Pengbo Chu, Christopher Marion, Ying Yang, Kristian E. Waters

Notice bibliographique

RevueAdvances in Colloid and Interface Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRecycling and Waste Management Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFaculty of Engineering, McGill UniversityMcGill University
Mots-clésPlastic wasteWaste managementEnvironmental scienceEnvironmentally friendlyMunicipal solid wasteFroth flotationEngineeringMaterials scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite various initiatives and efforts, plastic solid waste (PSW) has become a major global problem due to decades of relentless use of plastics. Since non-biodegradable plastics can persist in the environment for hundreds of years, threatening animal and human life, discarding them into the environment is not a viable option. Plastic recycling is a critical research area that requires urgent attention since less than 10% of the seven billion tons of globally generated plastic waste has been recycled so far. With recent technological developments, it is now possible to recycle many types of PSW using a variety of methods. This review provides an overview of the froth flotation technology that is currently being researched for PSW recycling. Fundamental working principles, the current state of the development, and limitations of this technique are reviewed. It is suggested that froth flotation with continuous development has tremendous potential to result in a more efficient and environmentally friendly approach to PSW recycling.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
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)0,0020,002

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,356 · 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

Citations74
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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