Water mineralization in resource-limited locations
Notice bibliographique
Résumé
Water scarcity is a global issue affecting communities worldwide, as seen in events such as the 2018 Cape Town water crisis, the 2021 Quebec water restrictions, the recent water shortage in Catalonia, and the Neskantaga First Nations' 30-year struggle without drinkable running water. This highlights the urgent need for sustainable water resource management. Alternative water sources, such as reverse osmosis, rainwater, or atmospheric water harvesting offer promising solutions, though challenges remain concerning the mineralization these types of waters due to their low concentrations of essential minerals like calcium and magnesium. While conventional mineralization methods exist, this study explores an alternative approach by emphasizing the use of native materials to favor resource-constrained communities with limited access to commercial consumables. To assess water mineral dissolution, this work tested five native materials (soil, beige sand, red sand, clay, and gravel), two commercial materials (calcite and Corosex™), and a commercial remineralization filter. Results show that soil (at a dosage of 0.03 g/mL) and red sand (0.25 g/mL) have potential as native materials for adjusting and achieving optimal levels of water hardness (182 mg CaCO 3 /L and 265 mg CaCO 3 /L, respectively). Furthermore, red sand contains a higher proportion of magnesium ions, an essential nutrient with recognized health benefits, ensuring that World Health Organization mineralization guidelines are met. These native materials show promise for developing a low-consumable mineralization system that could be integrated with non-conventional water technologies, to meet the goal of providing water quality to communities in need, namely in survival conditions.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».