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Enregistrement W2201840470 · doi:10.3390/w8010005

Effects of Environmental Factors on the Disinfection Performance of a Wastewater Stabilization Pond Operated in a Temperate Climate

2015· article· en· W2201840470 sur OpenAlexaffabout
Lei Liu, Geof Hall, Pascale Champagne

Notice bibliographique

RevueWater · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTemperate climateWastewaterFacultativeEnvironmental scienceStabilization pondSewage treatmentFacultative lagoonAlgaeEnvironmental engineeringEnvironmental chemistryMicroorganismPulp and paper industryEcologyChemistryBiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment in a wastewater stabilization pond (WSP) relies on natural purification processes, which can be sensitive to both location and climate. This study investigated the effects of three environmental factors, pH, dissolved oxygen (DO) and temperature, on disinfection efficiency in a WSP system consisting of three facultative cells, and operated in a temperate climate region, in Eastern Ontario, Canada. Indicator organism (Escherichia coli (E. coli)) removal in WSP systems is driven by a combination of different factors. Elevated pH and DO concentrations, which are attributed to the presence of algae, are important factors for effective disinfection. Therefore, the presence of algae in natural wastewater treatment systems can contribute appreciably to disinfection. Consequently, based on algal concentrations, removal efficiencies of pathogenic microorganisms during wastewater treatment over the course of a year can be highly variable, where higher removal efficiencies would be expected in summer and fall seasons.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,235

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,175 · 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'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

Citations40
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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