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Enregistrement W2318343536 · doi:10.2166/wqrjc.2013.117

Effectiveness and potential environmental impact of a yeast-based deoxygenation process for treating ship ballast waters

2013· article· en· W2318343536 sur OpenAlexaff
Yves de Lafontaine, Yildiz Chambers, Simon-Pierre Despatie, Christian Gagnon, C. Blaise

Notice bibliographique

RevueWater Quality Research Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Ecology and Invasive Species
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBallastEnvironmental scienceAnoxic watersEnvironmental chemistryDeoxygenationAquatic ecosystemBioassayEnvironmental engineeringChemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,316 · 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'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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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