Effectiveness and potential environmental impact of a yeast-based deoxygenation process for treating ship ballast waters
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the effectiveness and potential environmental impact of a yeast-based deoxygenation process considered for treating ship ballast waters to reduce the risk of aquatic species introduction. Laboratory experiments were conducted to test three treatment concentrations (0.33%, 0.67% and 1.0% v v−1) at five temperatures (4, 10, 15, 20 and 25 °C) in both fresh- and saltwater, with and without mixing. Complete anoxia (<0.3 mg L−1) was achieved in all experiments, and there were no significant differences in effectiveness between fresh- and saltwater or between mixing levels. Time to hypoxia was inversely related to temperature, ranging from half a day at 25 °C to nearly 7 days at 4–5 °C. The process can quickly generate and maintain anoxic conditions over a long enough period of time to effectively eliminate a wide variety of aquatic organisms. Results of six bioassays indicated that treated waters were not toxic at the end of experiments and would not pose a toxic risk to natural receiving waters. Increased concentrations of ammonia, organic carbon and particulate matter resulting from yeast production in treated waters may cause some potential adverse environmental effects. The practicality of implementing this process for treating ballast water in ships is discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».