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Enregistrement W4392463755 · doi:10.36805/jbf.v3i4.941

COMPARISON OF BRACKET WATER DESALINATION TESTS IN THE FORM OF POWDER, GRANULES AND GREEN ALGAE HYDROGEL

2024· article· en· W4392463755 sur OpenAlexaff
Sudrajat Sugiharta, A. S. L. Nor Hasanah, Iin Lidia Putama Mursal

Notice bibliographique

RevueJurnal Buana Farma · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesalinationBracketAlgaeWater desalinationGreen algaePulp and paper industryMaterials scienceEnvironmental scienceChemistryBotanyBiologyEngineeringMechanical engineeringBiochemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was motivated by the problem of lack of clean water around the coast of Rainbow Beach in Karawang because the water quality is poor and still brackish. Untreated brackish water poses a risk to human health if drunk for a long time and can trigger skin diseases if used for bathing. The well water taken is located in the Pelangi Coastal Area, Pedes Karawang. This research aims to test the ability of brackish water desalination using powder, granules, and three variations of green algae hydrogel. This research uses a quasi-experimental method by comparing it with zeolite as a standard for brackish water desalination. The research results show that the resulting hydrogel preparation has a solid, brittle shape, a dark green color, and a distinctive odor of green algae. The best viscosity value is in the H4 formula. All green algae hydrogel formulas have good pH values, while the best swelling ratio value is in the H2 formula, and the best gel fraction value is in the H4 formula. From the results of the research that has been carried out, it can be concluded that the hydrogel, granule, and green algae powder preparations can desalinate brackish water based on the results of pH, temperature, salinity, sodium ion, and magnesium ion tests compared with zeolite, where the 6 g hydrogel preparation shows the best desalination capability of brackish water at the three well sample points

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 seuil0,004

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,315 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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