Evaluation of yeast inoculum seeding on the remediation of water and sediment in an urban river
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Yeast, widely used in wastewater treatment, can make use of organic matter and provide nutrition for other living things. The effect of yeast inoculum addition on the remediation of water and sediment in an urban river was evaluated. In the field test, average removal efficiency of CODCr, NH3‐N, and TN was 20 %, 25 %, and 25 %, respectively, in the addition segment after 12 days. After one year, the concentrations of TN and TOC in sediment were not significantly different between the addition and upstream segments. However, species of carbon chains, alkanes with lower boiling points, fatty acids, and esters increased significantly in the sediment after yeast addition, indicating a long‐term effect on remediation by increasing biodegradability. Based on two years of long‐term monitoring, the total numbers of bacteria, actinomycetes, and fungi in the sediment from the yeast addition segment were greater than those of the upstream segment. The sequencing results showed that the diversity of bacteria in the addition segment was better than that in the upstream segment. In summary, yeast addition had a significant effect on remediation in an urban river by increasing microbial number and diversity and providing a more favourable microbial environment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».