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Enregistrement W4317425089 · doi:10.3390/w15030398

Advanced Oxidation Processes for Removal of Emerging Contaminants in Water

2023· article· en· W4317425089 sur OpenAlexaboutno aff
Huijiao Wang, Yujue Wang, Dionysios D. Dionysiou

Notice bibliographique

RevueWater · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersulfateSewage treatmentWastewaterAdvanced oxidation processEnvironmental scienceWater treatmentBiochemical engineeringComputer scienceChemistryCatalysisEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Special Issue includes manuscripts on mechanistic understanding, development, and implementation of advanced oxidation processes (AOPs) for the removal of contaminants of emerging concern in water and wastewater treatment. The main goal was successfully achieved under the joint effort of authors, anonymous reviewers, and editorial managers. Totally, one review and 15 research papers are included in the Special Issue. These are mainly focused on catalyst synthesis, reactor design, treatment performance, kinetic modeling, reaction mechanisms, and by-product formation during electrochemical, photocatalytic, plasma, persulfate, chlorine, ozone-based, and Fenton-related AOPs at different scales. This Special Issue received attention from researchers from different parts of the world such as Argentina, Brazil, Canada, China, Germany, India, Mexico, and the USA. The guest editors are happy to see that all papers presented are innovative and meaningful, and hope that this Special Issue can promote mechanistic understanding and engineering applications of AOPs for the removal of contaminants of emerging concern in water.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,005

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations44
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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