Flow-through land-based aquaculture wastewater and its treatment in subsurface flow constructed wetlands
Notice bibliographique
Résumé
The growing of finfish, crustaceans, molluscs, and aquatic plants is termed aquaculture and it is currently the fastest growing animal food producing sector in the world. Flow-through aquaculture facilities are the most commonly used production system for the culture of salmonids. Flow-through land-based aquaculture facilities place great demands on water resources because they require large volumes of high quality source water to grow fish and they also discharge their wastewaters into the aquatic environment. The main source of waste in aquaculture wastewaters is the addition of formulated feed to the culture structure. Discharge of untreated aquaculture wastewaters can lead to physicochemical and biological degradation of receiving waters. Despite advances in feed quality and feeding practices, the treatment of wastewaters from flow-through land-based aquaculture facilities is a necessary practice. Conventional wastewater treatment from flow-through land-based aquaculture facilities has focused on gravitational sedimentation and mechanical screening of the wastewater, which successfully addresses the particulate fraction of the waste. In the past decade, the use of subsurface flow constructed wetlands (SSFCWs), which treat both the particulate and the dissolved fraction of the waste have been gaining attention for the treatment of wastewater from flow-through land-based salmonid farms. Existing studies have demonstrated that SSFCWs have the potential to successfully remove solids, oxygen demanding materials and nutrients from flow-through land-based salmonid wastewaters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».