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Enregistrement W2159818988 · doi:10.1139/w03-102

Wastewater-grown duckweed may be safely used as fish feed

2004· article· en· W2159818988 sur OpenAlexvenueno aff
M. Sirajul Islam, MK Kabir, M Ekramullah, G. Balakrish Nair, R. Bradley Sack, David A. Sack

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterFecal coliformContaminationBiologyFish farmingSewage treatmentCommercial fish feedAquatic plantLemna minorStabilization pondEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>AquacultureWater qualityFisheryEnvironmental engineeringEcologyMacrophyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Duckweed has been used for the treatment of wastewater and as fish feed. A comparative study was carried out to determine (i) the efficacy of duckweed in treating hospital-based wastewater and (ii) the level of the microbial contamination of fish fed on wastewater-grown duckweed. There were two groups of ponds where fish farming was done. In one group of ponds (control ponds), duckweed that was grown using artificial fertilizer was used as fish feed; in another group (study ponds), wastewater-grown duckweed was used as fish feed. The faecal contamination of water, duckweed, and fish from study and control ponds were monitored by faecal coliform estimation. The presence of enteric pathogens among handlers, water, duckweed, and fish samples was also examined. It was observed that the faecal coliform counts of raw wastewater were 4.7 Log10 CFU/mL, which was reduced to <1 Log10 CFU/mL after treating with duckweed. There was no significant difference (P > 0.05) in faecal coliform counts in water collected from duckweed ponds and fish ponds of study and control areas. The wastewater-grown duckweed did not pose any health hazard to the handlers. These results demonstrated that the wastewater-treated duckweed may be safely used as fish feed.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,997

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)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,185 · 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.

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

Citations30
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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