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Enregistrement W2473323988 · doi:10.2175/106143008x304703

A New, Pellet‐Forming Fungal Strain: Its Isolation, Molecular Identification, and Performance for Simultaneous Sludge‐Solids Reduction, Flocculation, and Dewatering

2008· article· en· W2473323988 sur OpenAlexafffund
S. Bala Subramanian, R.D. Tyagi, Rao Y. Surampalli

Notice bibliographique

RevueWater Environment Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésDewateringSettlingBiodegradationActivated sludgeFlocculationPulp and paper industryWastewaterSegmented filamentous bacteriaMicroorganismChemistryBiomass (ecology)Sewage treatmentPelletChromatographyWaste managementEnvironmental engineeringBiologyEnvironmental scienceBacteriaEcologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Filamentous and nonfilamentous microorganisms can cause bulking and foaming in wastewater sludge settling and dewatering. In this research, sludge degradation and bioflocculation was studied using pellet-forming filamentous fungi isolated from municipal wastewater sludge. To understand the role of filamentous fungi in sludge settling and dewatering, the isolated fungi was inoculated with both spores and pellets (beads) into sterilized and nonsterilized sludge having different suspended-solids concentrations. Biofloc formation, sludge settling, sludge degradation, change in pH of fungal-grown medium, zeta potential, and microscopic analysis of bioflocs were performed. The suspended-solids concentration was found to decrease over 5 d of incubation because of use and biodegradation by fungal biomass. The isolated fungal strain was well adapted to forming biofloc and to interacting with natural microbial flora and exhibited low capillary-suction time for sludge dewatering.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations52
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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