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Record W7107946141 · doi:10.71655/uvcibv.br2e8-vvq69

Etude de la dégradation de la safranine en milieu aqueux dilué

2015· dissertation· W7107946141 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueUniversité Virtuelle de Côte d'Ivoire · 2015
Typedissertation
Language
FieldEnvironmental Science
TopicAdvanced oxidation water treatment
Canadian institutionsGDG Environnement
Fundersnot available
KeywordsChemical productsProstaglandin-Endoperoxide SynthaseMercury (programming language)

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les effluents industriels issus des activités de textile présentent souvent une charge polluante colorante importante difficilement biodégradable. Leur traitement par certain procédés nécessite plus d'énergie et sont souvent très onéreux ce qui a encouragé la recherche d'autres procédés de traitement utilisant les matériaux naturels telles que les matières agricoles et le rayonnement solaire en raison de leur disponibilité et de leurs faibles coûts. C'est dans ce cadre que s'inscrit notre travail dont l'objectif est la mise en place d'un procédé photochimie pour l'élimination de la safranine en milieu aqueux dilué . L'évolution de l'élimination la afranine en milieu aqueux a été suivie par la technique de spectrophotométrie Uv-visible .La première partie de ce travail se rapporte à l'étude de l'élimination sous irradiation directe de la safranine en milieu aqueux dilué . Ainsi, l'étude de la photolyse de cette molécule a été réalisée respectivement sous irradiation de lampes monochromatique (À=253,7nm) et polychromatique (),>285nm). Les expériences de photolyse directe ont montré que la lampe monochromatique (11.=253,7nm) dégrade plus la safranine que la lampe polychromatique ()>285nm). Dans la deuxième partie le couplage UV /écorce de Neem a permis d'améliorer le taux d'élimination du colorant. Cependant, le couple UV/écorce de Neem, n'est pas un procédé de dégradation photocatalytique.

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 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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.432
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.003
GPT teacher head0.237
Teacher spread0.234 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2015
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