MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387776335 · doi:10.29117/cic.2023.0179

UV Induced Photodegradation of Direct Green dye by Tb-doped La10Si6O27 Catalyst

2023· article· en· W4387776335 sur OpenAlexaff
Rajender Boddula, Ramachandra Naik, Naveen Kumar A, Ramyakrishna Pothu, Ahmed Bahgat Radwan, Noora Al‐Qahtani

Notice bibliographique

RevueInternational conference on civil infrastructure and construction/Proceedings of the ... International conference on civil infrastructure and construction · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAdvanced Photocatalysis Techniques
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesQatar National LibraryQatar University
Mots-clésTerbiumPhotodegradationDopantRhodamine BMaterials scienceDegradation (telecommunications)CatalysisPhotocatalysisLanthanumDopingNuclear chemistryChemistryInorganic chemistryOrganic chemistryLuminescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the expansion of industry, the world's population growth has led to increased air and water contamination. Because they are poisonous and non-biodegradable, organic dyes are a significant source of this contamination. Studies have concentrated on photocatalysts to transform organic dyes into innocuous compounds in order to lessen the harm that organic colours cause. In this study, solution combustion technique was employed to prepare rare-earth metal (terbium (Tb)) doped lanthanum silicate phosphor (La10Si6O27) using lanthanum nitrate and fumed silica were utilized as precursors, oxalyldihydrazide was used as fuel, and terbium nitrate was used as a dopant. The photocatalytic activities for the Direct Green-23 (DG23) dye degradation under UV irradiation were studied and found that 59.05% of dyes degraded at 120 min. These findings shows that, La10Si6O27 is a promising material for industrial dye degradation since 59.05% of the dyes were absorbed by the material in 120 min.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational conference on civil infrastructure and construction/Proceedings of the ... International conference on civil infrastructure and constructionMême sujetAdvanced Photocatalysis TechniquesTravaux en français237 207