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Enregistrement W2782921379 · doi:10.1002/er.3967

The effect of salinity concentration on algal biomass production and nutrient removal from municipal wastewater by <i>Dunaliella salina</i>

2018· article· en· W2782921379 sur OpenAlexafffund
Yu Liu, İlhami Yıldız

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Energy Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesDepartment of Agriculture, Nova Scotia
Mots-clésWastewaterBioproductsDunaliella salinaBiomass (ecology)SalinityNutrientEnvironmental scienceSewage treatmentPulp and paper industryBiofuelBioenergyDunaliellaEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringChemistryBiologyAgronomyBotanyAlgaeBiotechnologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Extensive amounts of organic and inorganic substances are discharged into the environment, and they have been ascribed to a number of anthropogenic activities including agriculture, industry, and domestic processes. Microalgae, as a promising alternative feedstock for bioenergy production, have advantages in the uptake of nutrients from wastewater for biomass production. This study assessed the feasibility of mass cultivation of microalgae in controlled environment tertiary treated municipal wastewater. Dunaliella salina (D salina) was selected for its high beta carotene generation capacity and being a halophilic species to protect our freshwater resources further in wastewater remediation. Nutrient analyses indicated that D salina can significantly remove nitrate, ammonia, and phosphorus from municipal wastewater in the range of 45% to 88%. Among all combinations studied, the optimal algal growth was observed at 30 ppt salinity level, with a 75% wastewater concentration (3:1 ratio of wastewater and saline water mixture—the growth medium). The findings concluded that D salina has great capacity for nutrient uptake while providing high-value bioproducts. It can therefore be recommended as a potential candidate species that could be used in wastewater treatment systems coupled with high-value bioproducts production.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,302 · 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'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

Citations50
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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