Oxygen release compound as a chemical treatment for nutrient rich estuary sediments and water
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this work were: (i) to evaluate the efficacy of Oxygen Release Compound (ORC), oxygen providing agent that enhance the oxidation of organic matter in fresh water, marine water, and sediment; and (ii) to explore the potential aquatic toxicity that might be generated due to its use. A bench scale laboratory experiments were conducted using five different water sources (2 freshwater, 2 marine water and a deionised water). During the assay, flasks of 1 L capacity were dosed with artificial sediment and ORC and kept at room temperature for 10 days. Temperature, pH, DO, UV254, TOC and Mg were periodically measured. The potential aquatic toxicity that might be generated as a by-product of ORC use was performed. The experimental results reveal that ORC is indeed effective in releasing oxygen over a long period of time and it is also effective for the remediation of natural waters enriched with organic matter. The toxicity test shows that ORC treatment did not create any biological toxicity in freshwater samples (IC50<1 Toxicity Unit-TU). However, marine water samples reveal a high toxicity and had IC50>1 TU. The study proves that ORC was an appropriate technology that can safely be used to treat natural waters enriched with nutrient and natural organic matter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».