GREEN STRATEGY FOR RECLAIMING ECOSYSTEM: MICROBIAL REMEDIATION OF LEATHER INDUSTRY WASTES
Notice bibliographique
Résumé
Meeting environmental regulations for both liquid and solid wastes are produced during the manufacture of leather items is one of the long-term issues facing the leather industry. Insufficient treatment of these wastes will cause environmental pollution and endanger human health. Trimmings have generally been underutilized among other trash that are produced. Hair is not utilized, however collagen found in trims and garbage. Many organic and inorganic particles together with the discharge of suspended or gas-solid oil and grease, nitrogen-containing compounds, and heavy metals either by themselves or in their reduced salt form, chlorides, sulphates, chemical oxygen demand (COD) and total dissolved solids (TDS) are all considerably generated and influenced by tanning operations. Formaldehyde used in the production of finished leather that are difficult to biodegrade and can cause the production of free formaldehyde, a recognized carcinogen. Microbial bioremediation is a novel technique that may be used in a variety of soil and water environments due to microorganisms' adaptability to remove hazardous pollutants that could offer a safer and affordable strategy. The pollution profile of leather industries, microbial bioremediation for pollution reduction from diverse ecological lattices and interactions between the microbes and contaminants has received substantial attention in this review.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».