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Enregistrement W4404617813 · doi:10.1051/e3sconf/202459601046

Modern Approaches in Water Treatment: Emerging Technologies and Future Directions

2024· article· en· W4404617813 sur OpenAlexaff
B. Santhosh Kumar, Rakesh Chandrashekar, Ginni Nijhawan, Chintala Muralikrishna, Mohammed I. Habelalmateen, Rajesh Goyal, Binaya Patnaik

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater treatmentWater qualityEnvironmental sciencePortable water purificationFiltration (mathematics)PopulationWater resourcesBiochemical engineeringPollutantEnvironmental engineeringWaste managementEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Water is the basis for human survival and socioeconomic development, but rapid population growth, rise in industries, and agriculture pose a threat to the quality and availability of freshwater resources. The greater part of international water treatment techniques seeks to ensure that the drinking water is safe through coagulation, flocculation, sedimentation, filtration, disinfection, and pH correction processes. While their reliability has been amassed over the years, these techniques have huge limitations in terms of scalability, efficiency, and ability to adjust to new, emerging contaminant risks. Some of the state-of-the-art technologies in terms of water treatment, discussed in this paper, include nanotechnology, membrane filtration, advanced oxidation processes, and biological treatments. Nanotechnology utilizes Nano adsorbents and catalytic materials to remove contaminants efficiently with antibacterial effects. On the other hand, advanced membrane filtration technology improves water flux and antifouling properties while raising contaminant rejection. AOPs use hydroxyl radicals to degrade organic and inorganic pollutants effectively. Biological treatments utilize microorganisms for biodegradation and hence are sustainable and effective. This paper therefore, discusses the outcomes of such innovative methods in terms of efficiency, application, and future potential to underline recent developments and future prospects of water treatment technologies. Application of these innovative approaches into water treatment frameworks will enhance water purification by surmounting the drawbacks of the conventional techniques that ensure reliable supplies of clean water globally. The paper has focused on in-depth analysis of the processes being developed in improving water quality and access with respect to global health and socio-economic development.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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