Пам'яті Путіліної Н.Т., першовідкривача еволюційної теорії мікробного методу знефенолювання стічних вод
Bibliographic record
Abstract
Цитуйте українською у стилі Ванкувер: Ходош ЕМ, Щербань МГ, Яковенко ОК, Безродна АІ, Шмуліч ОВ. Пам'яті Путіліної Н.Т., першовідкривача еволюційної теорії мікробного методу знефенолювання стічних вод. Експериментальна і клінічна медицина. 2024;93(2):89-96. https://doi.org/10.35339/ekm.2024.93.2.ksy Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.14561840 Резюме Фенолвмісні стічні води характеризуються надзвичайно різноманітною сумішшю органічних речовин, в окисленні яких має брати участь не окрема чиста культура мезофільних бактерій, а комплекс мікроорганізмів, спільна діяльність яких забезпечує повне біологічне очищення стічних вод. Біохімічний (мікробний) метод Путіліної Н.Т. задовольняє вимогам очищення водних стоків від фенолу без попереднього розведення. Використання в роботі вченої методів спрямованої мінливості мікроорганізмів дало можливість виростити високоактивні, стійкі, непатогенні чисті культури мезофільних фенолруйнівних мікробів, здатних руйнувати фенол у стічних водах до концентрацій, що не викликають хлорфенольний запах після хлорування при початковій кількості фенолу 200–1000 мг/л. Однак методом очищення стічних вод може бути не тільки мікробним, але і активним мулом. Обидва метода являються біологічними, але способи застосування біології відповідно різні і значно протилежні. У процесі обговорення мікробного методу, на шляху його становлення, було достатньо критики, яка залежала від неякісної роботи аеротенків, проте, як підкреслювала Путіліна Н.Т., «погана експлуатація загально не може попирати метод». Ключові слова: фенол, коксохімічні стоки, мезофільні мікроби, мікробне очищення, аеротенки, біологія. Cite in English in Vancouver style: Khodosh EM, Shcherban MG, Yakovenko OK, Bezrodna AI, Shmulich OV. In memory of Putilina N.T., the pioneer of the evolutionary theory of the microbial method of wastewater dephenolization. Experimental and Clinical Medicine. 2024;93(2):89-96. https://doi.org/10.35339/ekm.2024.93.2.ksy [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.14561840 Abstract Phenol-containing wastewater is characterized by an extremely diverse mixture of organic substances, the oxidation of which should not involve a separate pure culture of mesophilic bacteria, but a complex of microorganisms, the joint activity of which ensures complete biological purification of wastewater. Biochemical (microbial) method by Putilinа N.T. meets the requirements for cleaning wastewater from phenol without prior dilution. The use of methods of directed variability of microorganisms in the work made it possible to grow highly active, stable, non-pathogenic pure cultures of mesophilic phenol-degrading microbes capable of destroying phenol in wastewater to concentrations that do not cause a chlorophenol smell after chlorination at an initial amount of phenol of 200–1000 mg/l. However, the wastewater treatment method can be not only microbial, but also activated sludge. Both methods are biological, but the methods of applying biology are correspondingly different and significantly opposite. In the process of discussing the microbial method, on the way of its formation, there was enough criticism, which depended on the poor performance of aerotanks, however, as emphasized by Putilina N.T., "bad exploitation generally cannot undermine the method". Keywords: phenol, coke chemical effluents, mesophilic microbes, microbial treatment, aeration tanks, biology.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.027 |
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".