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Metodi statistici avanzati per la quantificazione degli odori
  • Agostino Basilicata
Agostino Basilicata
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Abstract

Elementi indesiderati presenti nell'ambiente dovuti all'emissioni di odori, risultano essere difficili da valutare, gestire e prevedere e sono considerati inquinanti atmosferici che possono causare impatti negativi sull'ambiente e sulle persone. Si è passati, quindi,  ad adottare una tecnologia sempre più intelligente (IOMS) per riuscire a valutare gli odori emanati implementando,  sopratutto, tecniche di previsione parametriche e non-parametriche andando ad elaborare un efficace Modello di Quantificazione degli Odori (OQMM). Le tecniche di predizione sono: Artificial Neural Networks (ANN); Multivariate Adaptive Regression Splines (MARSPLINE); Partial Least Sqare (PLS); Multiple Linear Regression (MLR) e Response Surface Regression (RSR). A seguito di studi, si nota come l’applicazione ANN, tecnica non-parametrica, ci permette di ottenere i risultati migliori.  
04 Dec 2021Submitted to Tecnologie per l'ambiente
06 Dec 2021Editor invited a reviewer
06 Dec 2021Editor invited a reviewer
06 Dec 2021Editor invited a reviewer
06 Dec 2021Review Report #3 received
09 Dec 2021Review Report #2 received
17 Dec 2021Review Report #1 received
03 Aug 2022Published in Tecnologie per l'ambiente
L'articolo va completamente rivisto, necessita di revisioni maggiori. Occorre innanzitutto inserire un titolo, e che l'autore indichi anche il suo cognome.L'abstract va completamente rivisto;L'introduzione è troppo lunga e non si capisce dove inizi il caso studio, che oltretutto è prolisso, va fatta una sintesi e una accurata ricerca bibliografica;Le conclusioni stesse sono poco significative e vanno necessariamente riviste
manca il titolo Figura 4-5-6  poco leggibili  Submit Review Report.  
L'articolo ha bisogno di rilettura generale per renderlo più chiaro e correggere le parole tradotte dall'inglese che non hanno senso.Inoltre deve essere inserito un titolo, credo che nature journal template non sia il vero ti