ECOLOGICAL AND ECONOMIC EFFECT OF WASTEWATER RECLAIMING AT ENTERPRISES OF THE UKRAINIAN
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Статтю присвячено вирішенню проблеми дефіциту якісної питної води на основі підвищення обсягів та ефективності очищення стічних вод підприємствами України в умовах рециркуляційної економіки. Метою статті є дослідження можливості зменшення еколого-економічних збитків від скидів забруднених стічних вод підприємствами України та збільшення частки використання очищених стічних вод у якості джерела таких ресурсів, як вода, енергія і поживні речовини. В основній частині статті представлено основні підприємства-забруднювачі України за 2018 рік. Головний акцент зроблено на зміні сприйняття стічних вод як тягаря для підприємств України на ресурс, який може бути корисним як для самого підприємства, так і для інших суб'єктів господарювання, у тому числі для водопостачання населення. У статті розглянуто основні сфери та характер впливу забруднених стічних вод, проаналізовано світовий досвід та сучасний стан в Україні у сфері водокористування та запропоновано основні напрями удосконалення інституційних умов з метою покращання ситуації. Представлено схему інноваційної трансформації відношення та поводження зі стічними водами. Приділено увагу ланцюжку цінності, який залежить від ступеня очищення стічних вод та відповідно розширення сфер використання водних ресурсів. На кожному етапі відновлення зростає вартість реклеймінгу, але разом з тим, підвищується цінність використання води. Виділено структурні елементи еколого-економічного збитку від забрудненої води, який запропоновано розглядати як додаткові витрати на його елімінацію та компенсації. Визначено критерії ефективного управління стічними водами та приведено успішні приклади застосування реклеймінгу на підприємствах України.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| 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) | 0.004 | 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 it