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Enregistrement W4411791815 · doi:10.1139/cjce-2025-0018

Innovative and sustainable strategies for algal bloom mitigation and water quality enhancement

2025· article· en· W4411791815 sur OpenAlexafffundvenue
Xinming Huang, Tong Li, Xiaying Xin, Racliffe Weng Seng Lai, Fan Li, Kmy Leung

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality Monitoring and Analysis
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésWater qualityAlgal bloomEnvironmental scienceBloomQuality (philosophy)Environmental economicsSustainable developmentEnvironmental engineeringEnvironmental resource managementNatural resource economicsEnvironmental planningBusinessWater resource managementEcologyOceanographyEconomicsGeologyPhytoplanktonNutrientBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Industrial activities increasingly release toxic pollutants into water bodies, threatening ecological and human health. Harmful algal blooms (HABs) are a critical concern, often resistant to traditional water treatment methods, highlighting the need for innovative, eco-friendly solutions. This study evaluates advanced materials, including layered Fe 3 O 4 @ZIF8, core-shell Fe 3 O 4 @ZIF8, FeCN, BiOBr, and CuBDC, to inhibit bloom-forming algae under visible and UV light. BiOBr demonstrated superior performance at low concentrations, effectively inactivating Microcystis aeruginosa. Chlorophyll pigment and phycobiliprotein content analysis revealed its mechanism of action. As a cost-effective and sustainable solution, BiOBr offers promise for mitigating HABs, protecting ecosystems, and enhancing water quality. This research highlights the transformative potential of novel materials in addressing global water pollution challenges.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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