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Enregistrement W4319320493 · doi:10.5772/intechopen.109928

Treatment Technologies and Guidelines Set for Water Reuse

2023· book-chapter· en· W4319320493 sur OpenAlexaboutno aff
Ahmed Abou-Shady, Heba El-Araby

Notice bibliographique

RevueSustainable development · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Development Fund
Mots-clésReuseAgricultureReclaimed waterEnvironmental planningBusinessPopulationWater resourcesEnvironmental scienceWater resource managementWater conservationNatural resource economicsEngineeringWaste managementGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water reuse is considered a practice that is currently embraced worldwide owing to the exacerbated water crisis, which is the result of several factors such as the increasing world population, urbanization, industrial sector, global climate change, limited water resources, and agricultural activities. Water reuse is not used intensively only in arid and semi-arid regions, which are characterized by limited water supply but can also be applied in countries that possess sufficient water resources (e.g., Brazil and Canada are implementing policies for water reuse). This chapter discusses the treatment technologies proposed for water reuse and presents some recent guidelines set for water reuse. Treatment technologies typically have three main processes: primary, secondary, and tertiary. There are several set guidelines worldwide for water reuse, however, a universal standard guideline to facilitate the reuse of reclaimed water has not been established. No federal regulations for reusing recycled water have been established in the United States; however, several individual states and territories have established specific regulations to manage reclaimed water for various purposes, including agricultural irrigation, animal watering, and crop production.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,394
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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