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Enregistrement W4410384820 · doi:10.1021/acsestwater.4c01233

Effects of Chemical Pretreatment on Natural Fibers Removal and Microplastics Integrity for Wastewater Characterization

2025· article· en· W4410384820 sur OpenAlexafffund
Ambroise Bellamy, Yves Comeau, Dominique Claveau-Mallet

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésMicroplasticsWastewaterNatural (archaeology)Environmental scienceCharacterization (materials science)Waste managementEnvironmental chemistryPulp and paper industryChemistryEnvironmental engineeringMaterials scienceEngineeringBiologyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nine digestion protocols were tested to quantify microplastics in wastewater using nine polymeric and three natural fiber controls representative of common microplastics in wastewater. Protocols were also evaluated for their impact on natural fibers, which can interfere with microplastic quantification. Control size change and visual integrity were assessed, revealing that a sequential 24-h treatment with 6% NaClO at room temperature (RT) followed by 24 h with 30% H 2 O 2 at 40 °C preserved polymer integrity while fully oxidizing natural fibers, even when preincubated in real wastewater samples. A Fourier-transform infrared spectroscopy (FTIR) validation using the carbonyl index (CI) and carbon–oxygen index (COI) showed significant changes in poly(ethylene terephthalate) (PET) and polyvinyl chloride (PVC) after digestion but did not compromise FTIR spectrum recognition. The protocol applied to raw wastewater samples showed optimal performance at 300 mg Cl 2 /L, achieving up to 95% Chemical Oxygen Demand (COD) and 92% turbidity reduction. No further improvements in COD or turbidity removal were observed beyond this dose, regardless of initial COD levels. The present approach affords greater comparability with existing studies thanks to a large range of polymeric, natural controls, and oxidant dose investigations regarding common water quality parameters.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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