Recent Advancements in Urban Wastewater Management—Recommendations and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
The expansion of human population and anthropogenic activities include mining, release of industrial waste, smelting of as-ore, incineration of fossil fuel, particularly coal, utilization of as-loaded water for irrigation, as-based pesticides, herbicides, and fertilizers have affected the availability of water resources for human consumption. Urban wastewater includes the presence of contaminants which are toxic to micro and macro-organisms and thus requires treatment. Microalgae are studied extensively for their efficiency to remediate the contaminants present in industrial and domestic effluents. Scientists focus on microalgae-based remediation of wastewater because of the ability of microalgae to grow and survive under diversified harsh environmental conditions. Carbon dioxide mitigation is a major role played by microalgae indicating an added benefit to the environment. Introduction of microalgae in remediation is much involved due to their contribution to the circular bio-economy approach which includes generation of integral bio-products during the traditional wastewater process. This systematic review focusses on the application of microalgae in urban wastewater treatment with discussion on remediation strategies and mechanisms followed for pollutants present in the wastewater. Additionally, the paper dwells on the future prospect of microalgae in incorporation of circular bioeconomy along with the wastewater remediation.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».