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Record W4303427136 · doi:10.46380/rias.vol5.e271

Biofiltración de aguas residuales de industrias arroceras de San Jacinto de Yaguachi, Ecuador mediante cascarilla de arroz

2022· article· es· W4303427136 on OpenAlex

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

Bibliographic record

VenueRevista Iberoamericana Ambiente & Sustentabilidad · 2022
Typearticle
Languagees
FieldEnvironmental Science
TopicWater Resource Management and Quality
Canadian institutionsCascades (Canada)
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.221
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0020.002
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.260
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it