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Enregistrement W4312225122 · doi:10.3390/app122412837

Bio-Sourced and Biodegradable Membranes

2022· article· en· W4312225122 sur OpenAlexaff
Masoume Ehsani, Denis Kalugin, Huu Doan, Ali Lohi, Amira Abdelrasoul

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneBiofoulingBiodegradable polymerBiochemical engineeringPolymeric membraneMaterials scienceNanotechnologyPolymerChemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biodegradable membranes with innovative antifouling properties are emerging as possible substitutes for conventional membranes. These types of membranes have the potential to be applied in a wide range of applications, from water treatment to food packaging and energy production. Nevertheless, there are several existing challenges and limitations associated with the use of biodegradable membranes in large scale applications, and further studies are required to determine the degradation mechanisms and their scalability. Biodegradable membranes can be produced from either renewable natural resources or synthesized from low-molecular monomers that increase the number of possible structures and, as a result, greatly expand the membrane application possibilities. This study focused on bio-sourced and synthesized biodegradable polymers as green membrane materials. Moreover, the article highlighted the excellent antifouling properties of biodegradable membranes that assist in improving membrane lifetime during filtration processes, preventing chemical/biological disposal due to frequent cleaning processes and ultimately reducing the maintenance cost. The industrial and biomedical applications of biodegradable membranes were also summarized, along with their limitations. Finally, an overview of challenges and future trends regarding the use of biodegradable membranes in various industries was thoroughly analyzed.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,813
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,180 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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