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Enregistrement W2169287076 · doi:10.1039/c3em00603d

Application of in vivo measurements for the management of cyanobacteria breakthrough into drinking water treatment plants

2013· article· en· W2169287076 sur OpenAlexaff
Arash Zamyadi, Sarah Dorner, Mouhamed Ndong, Donald Ellis, Anouka Bolduc, Christian Bastien, Michèle Prévost

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Ecosystems and Phytoplankton Dynamics
Établissements canadiensMinistère des Forêts, de la Faune et des ParcsPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater treatmentCyanobacteriaEnvironmental scienceIn vivoRaw waterClarifierEnvironmental chemistryAlgal bloomEnvironmental engineeringChemistryBiologyEcologyBiotechnologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing presence of potentially toxic cyanobacterial blooms in drinking water sources and within drinking water treatment plants (DWTPs) has been reported worldwide. The objectives of this study are to validate the application of in vivo probes for the detection and management of cyanobacteria breakthrough inside DWTPs, and to verify the possibility of treatment adjustment based on intensive real-time monitoring. In vivo phycocyanin YSI probes were used to monitor the fate of cyanobacteria in raw water, clarified water, filtered water, and chlorinated water in a full scale DWTP. Simultaneous samples were also taken for microscopic enumeration. The in vivo probe was successfully used to detect the incoming densities of high cyanobacterial cell number into the clarification process and their breakthrough into the filtered water. In vivo probes were used to trace the increase in floating cells over the clarifier, a robust sign of malfunction of the coagulation-sedimentation process. Pre-emptive treatment adjustments, based on in vivo probe monitoring, resulted in successful removal of cyanobacterial cells. The field results on validation of the probes with cyanobacterial bloom samples showed that the probe responses are highly linear and can be used to trigger alerts to take action.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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