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Enregistrement W4316591887 · doi:10.5296/emsd.v12i1.20677

Advanced Nano-biotechnology for Chlorinated Volatile Compound Pollutants Control

2023· article· en· W4316591887 sur OpenAlexaff
Elham F. Mohamed, Gamal Awad

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Management and Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental remediationPollutantEnvironmental scienceHuman healthOrganic chemicalsBiochemical engineeringBiotechnologyWaste managementEnvironmental chemistryEngineeringContaminationChemistryBiologyEcologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Volatile organic compounds (VOCs) include different organic chemicals that can be easily vaporized and transported long distances via the environment. VOCs and health effects are dependent on the type, concentrations and duration of exposure. Chlorinated volatile compounds (CVOCs) are the most toxic VOCs because of their potential to cause cancer in humans. Many CVOCs are present in significant amounts in our ecosystems, including air, water and soil, and are resistant to degrade, despite the fact that their use has recently been more carefully managed and restricted. These chlorinated compounds are highly toxic and numerous have been banned from commercial utilization because they are persistent in the environment and accumulate in biological systems. Although these chemicals have been banned for decades, they are still being measured in the environment and the food chain. This paper provides a comprehensive review of the recent applications of biotechnology and nanotechnology in CVOCs remediation in various environmental systems. It is divided into many sections; each focuses on specific subtopics, covering diverse perspectives on the principal topic. Sections presented in the paper include; occurrence of CVOCs in the environment, sources, potential human health effects, recent biotechnology and nanotechnology used for CVOCs remediation, advantages and disadvantages of each strategy of treatment and future perspectives in this aspect are also provided. Finally, this paper presents advanced technologies available, to remind CVOCs emissions with their relative merits and demerits, better understand this integrated technology, and to effectively apply them in air, soil, and groundwater remediation. Consequently, we hope that this paper will guide and inspire the application of biotechnology and nanotechnology to the remediation of CVOCs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,178 · 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'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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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