Coagulation–flocculation pre-treatment of surface water used on dairy farms and evaluation of bacterial viability and gene transfer in treatment sludge
Notice bibliographique
Résumé
On many dairy farms, the water used to wash milking equipment is contaminated with bacteria and has to be disinfected. Often, the water requires a coagulation–flocculation (CF) pre-treatment to reduce turbidity and remove dissolved organics prior to disinfection. This paper examines the effect of temperature and water characteristics on the efficiency of an on-farm CF treatment using polyaluminum chloride (PACl) as coagulant. Since the CF process concentrates suspended solids and bacteria in a sludge that will be land-applied, Escherichia coli survival and gene transfer occurrences in the sludge were also determined. Coagulant dose was highly correlated to water UVA254 nm, but not turbidity. For water with variable UVA254 nm, exceeding 0.85 cm−1, the coagulant dose could be adjusted using a simple online UVA254 nm sensor, while settling time should be increased when water temperature drops below 10 °C. E. coli survived a 2-h PACl exposure at a dose of 0.05 mL ClearPAC/L. There was no difference in conjugative transfer of a multi-drug resistance conferring plasmid in water without PACl and in the PACl-derived sludge over a 2-day period. However, since bacteria remained viable in sludge and genetic conjugation may occur, sludge residues should be stored in the manure tank prior to land application.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».