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Enregistrement W4392597500 · doi:10.1038/s41598-024-56263-3

In situ gold adsorption experiment at an acidic hot spring using a blue-green algal sheet

2024· article· en· W4392597500 sur OpenAlexaff
Tatsuo Nozaki, Yasuyuki Fukushima, Satoshi Okada, Yutaro Takaya, Akiko Makabe, Masayuki Watanabe

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdsorption and biosorption for pollutant removal
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesJapan Agency for Marine-Earth Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism
Mots-clésAdsorptionHot springSpring (device)In situOrnamentsEnvironmental chemistryChemistryMaterials scienceGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gold (Au), as one of the most precious metal resources that is used for both industrial products and private ornaments, is a global investment target, and mining companies are making huge investments to discover new Au deposits. Here, we report in situ Au adsorption in an acidic hot spring by a unique adsorption sheet made from blue-green algae with a high preferential adsorption ability for Au. The results of in situ Au adsorption experiments conducted for various reaction times ranging from 0.2 h to 7 months showed that a maximum Au concentration of 30 ppm was adsorbed onto the blue-green algal sheet after a reaction time of 7 months. The Au concentration in the hot spring water was below the detection limit (< 1 ppt); therefore, Au was enriched by preferential adsorption onto the blue-green algal sheet by a factor of more than ~ 3 × 107. Thus, our gold recovery method has a high potential to recover Au even from an Au-poor solution such as hot spring water or mine wastewater with a low impact on the environment.

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 enseignants0,002
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 recherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,247 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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