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Enregistrement W4410718467 · doi:10.1038/s41545-025-00471-5

Iron biochar synergy in aquatic systems through surface functionalities electron transfer and reactive species dynamics

2025· article· en· W4410718467 sur OpenAlexaff
Md Abdullah Al Masud, Hasara Samaraweera, Md. Mahmudul Hassan Mondol, Ardie Septian, Rakesh Kumar, Leigh G. Terry

Notice bibliographique

Revuenpj Clean Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced oxidation water treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBiocharElectron transferChemistryEnvironmental chemistryChemical engineeringNanotechnologyMaterials scienceEnvironmental sciencePhotochemistryEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The removal of organic pollutants from water by advanced oxidation has been successfully achieved using iron–biochar (Fe–BC)-based material. By embedding iron particles on the biochar, the resulting Fe–BC composite possesses enhanced surface functionalities that promote electron transfer and generate reactive oxygen species (ROS). Characterizations using various analytical techniques confirm the successful formation of the Fe-based biochar and its improved catalytic features. Batch degradation experiments have demonstrated that Fe–BC exhibits significantly higher performance than unmodified biochar in the breakdown of organic contaminants, primarily through advanced oxidation processes (AOPs) facilitated by iron-induced radical (SO 4 •− , • OH, O 2 •− ) formation, non-radical ROS ( 1 O 2 ), and electron transfer pathways. Finally, the advantages of Fe-BC in the catalytic degradation of organic pollutants are summarized, highlighting potential limitations and prompting further research to optimize Fe–BC performance and expand Fe–BC applicability.

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)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations39
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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