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Enregistrement W2170515709 · doi:10.2166/wh.2010.163

Nitrification, denitrification and ammonification in point-of-use biosand filters in rural Cambodia

2010· article· en· W2170515709 sur OpenAlexaff
Heather Murphy, Edward A. McBean, Khosrow Farahbakhsh

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Health · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDenitrificationEnvironmental scienceNitrateSanitationNitrificationWater treatmentEnvironmental engineeringWater qualityNitriteSurface waterEnvironmental protectionNitrogenChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to address the United Nations Millennium Development Goal (MDG) target #7 for water and sanitation, the World Health Organization (WHO) has identified point-of-use (POU) water treatment technologies as an option for providing safe water to households. The BioSand filter (BSF) is a commonly used POU system that has been implemented in Cambodia and over 20 countries worldwide. While the health benefits of using a BSF in terms of reduction of diarrheal disease have been fairly well documented, little research has focused on the ability of this technology to treat for other contaminants that could pose health concerns. To address these concerns, a study was developed to evaluate this technology in rural Cambodia in terms of microbiological and chemical quality of the treated water. The study revealed that simultaneous nitrification and denitrification is occurring inside the BioSand filters. Nitrite concentrations in treated water consistently exceeded WHO guidelines. Seventeen of 20 filters on average did not meet the 3.0 mg l(-1) NO2- guideline and the combined nitrate-nitrite guideline ratio of 1. Denitrification seemed to predominate when BSFs were fed surface water. In addition, nitrate-ammonification occurred in some filters fed surface water, causing increases in ammonia in treated water.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,237

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations44
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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