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Enregistrement W4416738022 · doi:10.1016/j.envres.2025.123347

Functional hydrogels—enabling the gateway for sustainable water treatment and harvesting technologies

2025· article· en· W4416738022 sur OpenAlexaff
Muhammad Shajih Zafar, Marco Vocciante, Johan Bobacka, Muhammad Asghar, Henrik Grénman

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMembrane Separation Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresInnovation and Economic Development Trois Rivières
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésWater treatmentSelf-healing hydrogelsPopulationGateway (web page)Global populationWater resourcesPortable water purification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the combination of industrial growth and population expansion has intensified the global freshwater shortage, leading to extensive research into advanced water treatment and harvesting methods. Functional porous materials such as hydrogels and aerogels comprising polymer materials alone or with the addition of biomass, nanoparticles, and carbon-based materials having a 3D network structure, have gained significant attention in this field due to their superior water absorption, separation capability, and their ability to harvest water. This review examines techniques for hydrogel synthesis, including chemical and physical cross-linking. It highlights absorption/desorption of water, different water states in hydrogels, and the factors affecting these processes. Importantly, this review thoroughly covers the current developments in the application of hydrogels for water treatment techniques such as removal of organic pollutants, pharmaceuticals, and heavy metal removal, water disinfection, oil/water separation, and reverse osmosis. An assessment of existing shortcomings and potential future developments for hydrogel-based water treatment and purification systems rounds out the review.

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 enseignants0,251
Score d'incertitude au seuil0,989

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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