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Enregistrement W2316174033 · doi:10.2166/wqrjc.2013.110

Evaluation of the adenosine triphosphate (ATP) bioluminescence assay for monitoring effluent quality and disinfection performance

2013· article· en· W2316174033 sur OpenAlexaff
Natalie Linklater, Banu Örmeci

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquebioluminescence and chemiluminescence research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentChlorineWastewaterAdenosine triphosphateChemistrySewage treatmentBioluminescenceWater qualityMicroorganismPulp and paper industryEnvironmental chemistryMicrobiologyChromatographyEnvironmental scienceBacteriaBiochemistryBiologyEnvironmental engineeringEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the use of the adenosine triphosphate (ATP) bioluminescence assay as a tool for monitoring water and wastewater quality and disinfection performance subsequent to ultraviolet (UV) irradiation and chlorine disinfection. Two different commercially available ATP assays were used in the study and controlled experiments were carried out using a pure Escherichia coli culture to determine how the ATP content of samples change after they are exposed to UV and chlorine. Finally, a selected assay was used with samples collected from drinking water and wastewater treatment plants to assess its potential use by treatment plants for process and effluent monitoring. The ATP assay could detect the chlorine damage to cells but the detection limit of the assay was not sensitive enough to determine the level of chlorine disinfection performance. No clear trend was observed between UV irradiation and ATP content of the cells. Samples were also collected from water and wastewater treatment plants and a good correlation was observed between the culture-based methods and the ATP assay results, which indicate the potential use of the ATP assay as a process and effluent quality monitoring tool at treatment plants.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations13
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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