CO<sub>2</sub>‐Responsive Smart Wood Scaffold for Natural Organic Matter Removal without Secondary Pollution
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 découle