Biofiltración de aguas residuales de industrias arroceras de San Jacinto de Yaguachi, Ecuador mediante cascarilla de arroz
Bibliographic record
Abstract
Se estima que en el mundo más del 80% de las aguas residuales generadas por actividades antropogénicas son vertidas de manera directa al ambiente. La descarga de estas aguas es una problemática todavía sin resolver en las ciudades, y por ello se requieren de tecnologías económicas a implementarse a nivel doméstico. Ante esta problemática, el presente trabajo tuvo como objetivo evaluar la eficiencia de un biofiltro utilizando sustratos de carbón activado y ceniza (producidos a partir de cascarilla de arroz) para el tratamiento de aguas residuales domésticas. La activación de los sustratos se llevó a cabo mediante procesos fisicoquímicos a temperaturas de 450?°C y con el uso de ácido fosfórico. Como resultado de la biofiltración del agua residual, la ceniza permitió una remoción de color verdadero (Pt-Co) de hasta 99%. El carbón activado redujo la turbidez hasta un 95.3%; mientras que el contenido de sólidos totales no fue prácticamente disminuido por ninguno de los sustratos. La presente investigación se vincula con la economía circular dado el empleo de un residuo de producción como es la cáscara de arroz.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".