Evaluating four mathematical models for nitrous oxide production by autotrophic ammonia‐oxidizing bacteria
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
There is increasing evidence showing that ammonia-oxidizing bacteria (AOB) are major contributors to N(2)O emissions from wastewater treatment plants (WWTPs). Although the fundamental metabolic pathways for N(2)O production by AOB are now coming to light, the mechanisms responsible for N(2)O production by AOB in WWTP are not fully understood. Mathematical modeling provides a means for testing hypotheses related to mechanisms and triggers for N(2)O emissions in WWTP, and can then also become a tool to support the development of mitigation strategies. This study examined the ability of four mathematical model structures to describe two distinct mechanisms of N(2)O production by AOB. The production mechanisms evaluated are (1) N(2)O as the final product of nitrifier denitrification with NO(2)- as the terminal electron acceptor and (2) N(2)O as a byproduct of incomplete oxidation of hydroxylamine (NH(2)OH) to NO(2)-. The four models were compared based on their ability to predict N(2)O dynamics observed in three mixed culture studies. Short-term batch experimental data were employed to examine model assumptions related to the effects of (1) NH4+ concentration variations, (2) dissolved oxygen (DO) variations, (3) NO(2)- accumulations and (4) NH(2OH as an externally provided substrate. The modeling results demonstrate that all these models can generally describe the NH4+, NO(2)-, and NO(3)- data. However, none of these models were able to reproduce all measured N(2)O data. The results suggest that both the denitrification and NH(2)OH pathways may be involved in N(2)O production and could be kinetically linked by a competition for intracellular reducing equivalents. A unified model capturing both mechanisms and their potential interactions needs to be developed with consideration of physiological complexity.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle