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Enregistrement W2054642093 · doi:10.1081/ese-200046557

Evidence for Tin Inhibition of Enhanced Biological Phosphorus Removal at a Municipal Wastewater Treatment Plant

2005· article· en· W2054642093 sur OpenAlexaff
Sierra Rayne, Sheila Carey, Kaya Forest

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part A · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTinEnhanced biological phosphorus removalPhosphorusChemistryWastewaterActivated sludgeSewage treatmentNutrientEnvironmental chemistryNitrogenPulp and paper industryEnvironmental engineeringEnvironmental scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concentrations of 34 metals were determined in the concentrated waste activated sludge from a dissolved air flotation unit at an advanced municipal wastewater treatment plant (WWTP) with biological nutrient removal. Reduction in enhanced biological phosphorus removal (EBPR) efficiency was observed at total tin concentrations greater than 4 microg L(-1) in the solids fraction of the mixed liquor suspended solids. No influence on carbon or nitrogen removal efficiency was found by elevated tin concentrations. Other process control variables and metal concentrations were not correlated with reduced EBPR efficiency on dates with elevated tin levels. The known high contributions of organotin species toward total tin in activated sludges from other municipal WWTPs, and the high toxicity of these compounds, suggests elevated organotin levels may be responsible for the observed reduction in EBPR efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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