Adsorption d'un colorant textile réactif sur un biosorbant non‐conventionnel : Les fibres de <i>Posidonia oceanica</i> (L.) delile
Bibliographic record
Abstract
Abstract Les fibres du végétal marin Posidonia oceanica (L.) ont été utilisées en tant que matrice adsorbante d'un colorant textile réactif (Cibacron Red) pour son élimination des solutions aqueuses. Des essais en batch ont été réalisés pour déterminer les cinétiques et les isothermes d'adsorption. Les variables expérimentales étudiées sont la taille des particules, la quantité de fibres, la température, le pH et les prétraitements chimiques. L'état d'équilibre est atteint au bout de 48 h. La capacité de biosorption semble être maximisée par une augmentation de la quantité de support. La température a également un effet stimulant sur la biosorption du colorant. Le maximum de biosorption a été observé à un pH de 5,5. Le prétraitement préalable des fibres à l'acide phosphorique et nitrique permet d'augmenter considérablement leur capacité d'adsorption. La modélisation des données expérimentales a montré que les modèles du pseudo‐second ordre et de Freundlich décrivent, respectivement, les cinétiques et les isothermes d'adsorption d'une façon satisfaisante. L'étude des aspects thermodynamiques a montré que l'adsorption du colorant par la biomasse P. oceanica est un phénomène favorable, endothermique et spontané.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".