Membrane technologies for sustainable development goals: A critical review of bright horizons
Notice bibliographique
Résumé
With the emergence of global challenges, sustainability has become a pivotal element in the world’s development agendas. To achieve global development, 17 sustainability development goals (SDGs) were developed by the United Nations in 2012. Recently, membrane technologies have been rising to the spotlight as a promising green alternative for the accomplishment of these SDGs. This is due to their numerous advantages including high selectivity, lower cost, relatively easy upscaling, mild processing conditions, compact system with minimized steel usage, and reduced energy consumption. Despite its growing importance in sustainable development, membrane technologies have not been reviewed and rigorously analyzed for all SDGs. This review critically analyzes membrane technologies' significant position in SDGs to fill this gap in the literature. More precisely, this review uniquely delves into the versatile role of membrane technologies in contributing to the SDGs with state-of-the-art examples, hence, aiding in solving pressing global challenges such as clean water, affordable and clean energy, climate action, poverty, life below water, etc. Furthermore, by evaluating the economic and social dimensions of membrane technologies in sustainable development, this review comprehensively highlights the holistic advantages offered by various membrane processes in the accomplishment of SDGs. This paper concludes by discussing future directions that could be implemented to harness the full potential of membrane technologies in SDGs accomplishment.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».