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Enregistrement W4383753261 · doi:10.1021/acsabm.3c00319

Biofilms Controlling in Industrial Cooling Water Systems: A Mini-Review of Strategies and Best Practices

2023· review· en· W4383753261 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACS Applied Bio Materials · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Nanomaterials in Catalysis
Établissements canadiensUniversité de MontréalRoyal Roads University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilmWellheadExtracellular polymeric substanceEnvironmental scienceIndustrial waterBiochemical engineeringWater treatmentWater qualityEnvironmental engineeringWaste managementBacteriaBiologyEcologyEngineeringPetroleum engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofilm formation and growth is a significant concern for water treatment professionals, as it can lead to the contamination of water systems and pose a threat to public health. Biofilms are complex communities of microorganisms that adhere to surfaces and are embedded in an extracellular matrix of polysaccharides and proteins. They are notoriously difficult to control, as they provide a protective environment for bacteria, viruses, and other harmful organisms to grow and proliferate. This review article highlights some of the factors that favor biofilm growth, as well as various strategies for controlling biofilm in water systems. Adopting the best available technologies, such as wellhead protection programs, proper industrial cooling water system maintenance, and filtration and disinfection, can prevent the formation and growth of biofilms in water systems. A comprehensive and multifaceted approach to biofilm control can reduce the occurrence of biofilms and ensure the delivery of high-quality water to the industrial process.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,226 · 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