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Enregistrement W4403866275 · doi:10.3390/molecules29215108

Role of Clay Minerals in Natural Media Self-Regeneration from Organic Pollution-Prospects for Nature-Inspired Water Treatments

2024· review· en· W4403866275 sur OpenAlexaff
Abdelkrim Azzouz, David Dewez, Amina Benghaffour, Robert Hausler, René Roy

Notice bibliographique

RevueMolecules · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnvironmental remediation with nanomaterials
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClay mineralsNatural (archaeology)PollutionRegeneration (biology)Environmental scienceNatural organic matterEnvironmental chemistryWater pollutionChemistryWater treatmentEnvironmental protectionEnvironmental engineeringGeologyMineralogyEcologyBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pollution from organic molecules is a major environmental issue that needs to be addressed because of the negative impacts of both the harmfulness of the molecule structures and the toxicity that can spread through natural media. This is mainly due to their unavoidable partial oxidation under exposure to air and solar radiation into diverse derivatives. Even when insoluble, the latter can be dispersed in aqueous media through solvatation and/or complexation with soluble species. Coagulation-flocculation, biological water treatments or adsorption on solids cannot result in a total elimination of organic pollutants. Chemical degradation by chlorine and/or oxygen-based oxidizing agents is not a viable approach due to incomplete mineralization into carbon dioxide and other oxides. A more judicious strategy resides in mimicking natural oxidation under ambient conditions. Soils and aqueous clay suspensions are known to display adsorptive and catalytic properties, and slow and complete self-regeneration can be achieved in an optimum time frame with a much slower pollution throughput. A deep knowledge of the behavior of aluminosilicates and of oxidizing species in soils and aquatic media allows us to gain an understanding of their roles in natural oxidative processes. Their individual and combined contributions will be discussed in the present critical analysis of the reported literature.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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