MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6911940934 · doi:10.5281/zenodo.14561841

Пам'яті Путіліної Н.Т., першовідкривача еволюційної теорії мікробного методу знефенолювання стічних вод

2024· article· uk· W6911940934 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueuk
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueChemical Reactions and Isotopes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterSewage treatment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Цитуйте українською у стилі Ванкувер: Ходош ЕМ, Щербань МГ, Яковенко ОК, Безродна АІ, Шмуліч ОВ. Пам'яті Путіліної Н.Т., першовідкривача еволюційної теорії мікробного методу знефенолювання стічних вод. Експериментальна і клінічна медицина. 2024;93(2):89-96. https://doi.org/10.35339/ekm.2024.93.2.ksy Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.14561840 Резюме Фенолвмісні стічні води характеризуються надзвичайно різноманітною сумішшю органічних речовин, в окисленні яких має брати участь не окрема чиста культура мезофільних бактерій, а комплекс мікроорганізмів, спільна діяльність яких забезпечує повне біологічне очищення стічних вод. Біохімічний (мікробний) метод Путіліної Н.Т. задовольняє вимогам очищення водних стоків від фенолу без попереднього розведення. Використання в роботі вченої методів спрямованої мінливості мікроорганізмів дало можливість виростити високоактивні, стійкі, непатогенні чисті культури мезофільних фенолруйнівних мікробів, здатних руйнувати фенол у стічних водах до концентрацій, що не викликають хлорфенольний запах після хлорування при початковій кількості фенолу 200–1000 мг/л. Однак методом очищення стічних вод може бути не тільки мікробним, але і активним мулом. Обидва метода являються біологічними, але способи застосування біології відповідно різні і значно протилежні. У процесі обговорення мікробного методу, на шляху його становлення, було достатньо критики, яка залежала від неякісної роботи аеротенків, проте, як підкреслювала Путіліна Н.Т., «погана експлуатація загально не може попирати метод». Ключові слова: фенол, коксохімічні стоки, мезофільні мікроби, мікробне очищення, аеротенки, біологія. Cite in English in Vancouver style: Khodosh EM, Shcherban MG, Yakovenko OK, Bezrodna AI, Shmulich OV. In memory of Putilina N.T., the pioneer of the evolutionary theory of the microbial method of wastewater dephenolization. Experimental and Clinical Medicine. 2024;93(2):89-96. https://doi.org/10.35339/ekm.2024.93.2.ksy [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.14561840 Abstract Phenol-containing wastewater is characterized by an extremely diverse mixture of organic substances, the oxidation of which should not involve a separate pure culture of mesophilic bacteria, but a complex of microorganisms, the joint activity of which ensures complete biological purification of wastewater. Biochemical (microbial) method by Putilinа N.T. meets the requirements for cleaning wastewater from phenol without prior dilution. The use of methods of directed variability of microorganisms in the work made it possible to grow highly active, stable, non-pathogenic pure cultures of mesophilic phenol-degrading microbes capable of destroying phenol in wastewater to concentrations that do not cause a chlorophenol smell after chlorination at an initial amount of phenol of 200–1000 mg/l. However, the wastewater treatment method can be not only microbial, but also activated sludge. Both methods are biological, but the methods of applying biology are correspondingly different and significantly opposite. In the process of discussing the microbial method, on the way of its formation, there was enough criticism, which depended on the poor performance of aerotanks, however, as emphasized by Putilina N.T., "bad exploitation generally cannot undermine the method". Keywords: phenol, coke chemical effluents, mesophilic microbes, microbial treatment, aeration tanks, biology.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1430,082

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,265 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetChemical Reactions and IsotopesTravaux en français237 207