Management of Tundra Wastewater Treatment Wetlands within a Lagoon/Wetland Hybridized Treatment System Using the SubWet 2.0 Wetland Model
Notice bibliographique
Résumé
The benefits provided by natural (e.g., non-engineered) tundra wetlands for the treatment of municipal wastewater in the Canadian Arctic are largely under-studied and, therefore, undervalued in regard to the treatment service wetlands provide to small remote Arctic communities. In this paper we present case studies on two natural tundra systems which at the time of study had different management practices, in which one consisted of a facultative lake system continuously discharging into a tundra wetland, while the second system had wastewater discharged directly into a tundra wetland. We also examine the utility of the SubWet 2.0 wetland model and how it can be used to: (i) predict the outcomes of management options; and (ii) to assess treatment capacity within individual tundra wetlands to meet future needs associated with population growth and to help municipalities determine the appropriate actions required to achieve the desired level of treatment, both currently, and in a sustainable long-term manner. From this examination we argue that tundra wetlands can significantly augment common treatment practices which rely on waste stabilization ponds, by recognizing the services that wetlands already provide. We suggest that treatment targets could be more achievable if tundra wetlands are formally recognized as part of a hybridized treatment system that incorporates the combined benefits of both the waste stabilization pond and the tundra wetland. Under this scenario tundra wetlands would be recognized as part of the treatment process and not as the ‘receiving’ environment, which is how most tundra wetlands are currently categorized.
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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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».