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Enregistrement W7123346450 · doi:10.55981/jtl.2025.3861

Uji Coba Resin Penukar Ion Indion 225 H sebagai Adsorben pada Penurunan Kadar Kromium di Dalam Air Limbah

2025· article· W7123346450 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknologi Lingkungan · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Pollution Remediation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdsorptionWastewaterChromiumLangmuir adsorption modelLimeSorption isotherm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Chromium is extensively used in the leather tanning process, with only 60 - 70% utilized, leaving the remainder as waste. Effective waste management is essential to mitigating environmental impact. This study aims to conduct tests and understand the effectiveness of Indion 225 H as an adsorbent for removing chromium from wastewater by analyzing variables such as the mass of adsorbent per wastewater volume and contact time. The study seeks to optimize chromium removal and develop a mathematical model to explain the adsorption process. Experiments were conducted using a batch system with adsorbent masses ranging from 0.1 to 0.6 grams per 20 ml of wastewater and contact time from 3 to 5 hours. Results indicate that Indion 225 H can reduce chromium content in the solution by 33%, with optimal conditions being a contact time of 5 hours and adsorbent chromium content in the solution by 33%, with optimal conditions being 0.6 grams per 20 ml of wastewater. The Langmuir Isotherm model accurately describes the adsorption phenomena, and the adsorption kinetics follow a second-order model. ABSTRAK Gambut tropis memiliki nilai ekologis tinggi bagi ekosistem global, dan keberlangsungannya bergantung pada keterlibatan masyarakat. Dukungan masyarakat merupakan elemen penting keberhasilan pengembangan ekowisata di Kesatuan Hidrologi Gambut (KHG) Kahayan-Sebangau. Tidak hanya sebagai penerima manfaat, masyarakat berperan menjaga ekosistem. Dukungan dapat diwujudkan melalui partisipasi aktif dalam perencanaan dan pelaksanaan ekowisata. Partisipasi tersebut bermanfaat di bidang ekonomi, sosial, maupun ekologis seperti keberlangsungan ekowisata, mencegah potensi konflik, dan degradasi lingkungan. Penelitian ini meneliti faktor-faktor ekonomi, sosial, dan lingkungan yang memengaruhi dukungan masyarakat lokal terhadap pariwisata ekologis di lahan gambut Kalimantan Tengah. Penelitian menggunakan pendekatan metode campuran yang menggabungkan data kualitatif dan kuantitatif digunakan, dan dianalisis melalui partial least squares-structural equation modeling (PLS-SEM). Temuan penelitian menunjukkan dampak ekonomi dan sosial berpengaruh signifikan terhadap dukungan masyarakat, ketika dampak lingkungan memoderasi hubungan yang terjadi. Dampak ekonomi positif meliputi peningkatkan lapangan kerja, pendapatan masyarakat, dan pembangunan infrastruktur pariwisata. Secara sosial meliputi peningkatan interaksi dan program pemberdayaan masyarakat. Namun, ada juga dampak negatif seperti pembangunan yang tidak seimbang, konflik antar masyarakat, dan degradasi lingkungan. Data dikumpulkan melalui wawancara dan kuesioner kepada 100 masyarakat lokal, jawaban menggunakan skala Likert dan responden mewakili berbagai kelompok umur, tingkat pendidikan, dan sektor pekerjaan. Analisis menunjukkan validitas konvergen dan diskriminan terpenuhi dengan nilai loading factor >0,708 dan nilai average variance extraction (AVE) >0,5. Model penelitian memenuhi kriteria fit standardization root mean square (SRMR) <0,1. Kesimpulan penelitian bahwa dukungan masyarakat lokal sangat bergantung pada dampak ekonomi, sosial, dan lingkungan. Mengembangkan ekowisata yang memperhatikan ketiga aspek tersebut dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat dan kelestarian lingkungan.

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.

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)0,003
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, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,470
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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