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Enregistrement W4408311230 · doi:10.1021/acsestengg.5c00036

How Do Novel PFAS Sorbents Fit into Current Engineering Paradigm?

2025· article· en· W4408311230 sur OpenAlexaff
Jonathan B. Burkhardt, Thomas F. Speth, Stanley Gorzelnik, Alexander S. Gorzalski, Orlando Coronell, Ahmed Rachid El‐Khattabi, Mohamed Ateia

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensResponse Biomedical (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of North Carolina at Chapel HillNorth Carolina General Assembly
Mots-clésCurrent (fluid)Paradigm shiftComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the emergence of novel sorbents brings new possibilities for treatment of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), drinking water and wastewater utilities face critical decisions in selecting effective, future-ready technologies. With regulatory pressures to address PFAS contamination mounting, however, many utilities may not be in a position to fully evaluate the potential of these novel sorbents and are instead preparing to adopt established technologies that are currently available, such as granular activated carbon (GAC) and ion exchange (IX) resins. Given the expected long life spans of any chosen system, it is important to consider all options, including future treatment innovations. This perspective provides insights into their potential advantages and challenges by exploring the current state of novel sorbents within the broader context of existing technologies. Novel sorbents bring promising benefits, including enhanced selectivity, rapid kinetics, and flexibility for different PFAS chemistries, particularly in challenging matrices such as wastewater. Despite their advantages, significant work remains to refine these materials for large-scale application, including addressing scalability, cost-effectiveness, fouling resistance, and regulatory certification hurdles. By examining key factors for both utilities and novel sorbent developers, this perspective aims to guide informed decisions that balance immediate regulatory compliance with long-term adaptability.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,011
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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