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Enregistrement W2738901763 · doi:10.1139/cjce-2017-0214

Fruit and vegetable wash-water characterization, treatment feasibility study and decision matrices

2017· article· en· W2738901763 sur OpenAlexafffundvenue
Gurvinder Mundi, Richard G. Zytner, Keith Warriner

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Reuse
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésHydrocycloneWastewaterSettlingEnvironmental scienceFlocculationSewage treatmentPulp and paper industryWaste managementEnvironmental engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On average, it is estimated that up to 5 L of wastewater is generated per kilogram of produce in post-harvest processing of fruit, leafy greens, and root vegetables. The typical wastewater parameters vary in concentration (solids content, COD, BOD, nitrogen, phosphorus) based on the produce being processed. The challenge for producers and regulators is that the selection of the appropriate treatment technology is challenging, so decision matrices were developed to narrow down the treatment selections. Wash-waters for different types of fruit and vegetables from two different operation types, washing only versus washing and processing were investigated. Bench-scale treatments selected for testing included settling, coagulation and flocculation with settling, centrifuge, dissolved air flotation, electrocoagulation, screening, and hydrocyclone. The developed decision matrices summarize the removal effectiveness of the different treatments for typical wastewater parameters and serve as a reference tool in understanding wash-water treatment technologies and their effectiveness in treating various wash-waters.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,936

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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