CO<sub>2</sub>‐Responsive Smart Wood Scaffold for Natural Organic Matter Removal without Secondary Pollution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ensuring drinking water safety remains a critical challenge, particularly when treating complex water sources, due to secondary pollution caused by active chemical additives. Herein, a novel CO 2 ‐responsive smart wood scaffold that leverages non‐toxic CO 2 activation is developed to achieve highly efficient removal of carcinogenic natural organic matter (NOM) and broad‐spectrum microbial disinfection without requiring additional chemical agents. Unlike conventional water purification techniques that face a safety‐efficacy trade‐off, the multi‐stage CO 2 ‐responsive wood scaffold offers exceptional tunability in NOM abatement across diverse environmental conditions, including variable water chemistry, NOM composition, high salinity, and real‐world water sources. The purified water meets stringent drinking water standards (e.g., UV 254 reduction, dissolved organic carbon removal, and bacterial elimination). It is found that the highly efficient NOM adsorption mainly originates from the strong and stable CO 2 ‐triggered cation−π interaction between the scaffold surface and aromatic NOM groups, as revealed via high‐resolution mass spectrometry and direct intermolecular force measurements. This ecofriendly and contamination‐free CO 2 ‐responsive strategy provides a transformative approach to overcoming secondary pollution challenges in water purification, offering a scalable and sustainable platform for environmental applications and beyond.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».