Effect of temperature on chlorine treatment for elimination of freshwater phytoplankton in ballast water: bench-scale test
Notice bibliographique
Résumé
Chlorine efficacy as a biocide for ballast water treatment was investigated under cold- and warm-water temperatures across winter and summer seasons. Freshwater phytoplankton samples were collected and acclimated under in situ environmental conditions ranging from 2 to 22 °C. Samples were exposed to seven chlorine treatments (from 0.02 to 5.0 ppm), in addition to a control (0.0 ppm). Free-chlorine concentrations, phytoplankton abundance, and photosynthetic efficiency were measured up to 48 h following treatment. After 4 h of treatment at concentrations less than 0.22 ppm, phytoplankton densities were reduced by more than 50%, without cell resurgence. Similar reduction was recorded immediately after exposure when chlorine concentrations were higher than 3.0 ppm. After 8 h, free chlorine neared 0.0 ppm for initial chlorine concentrations below 1.2 ppm, irrespective of temperature regime. Winter phytoplankton exhibited slightly lower mortality to chlorine exposure regardless of the temperature, although they also exhibited lower photosynthetic efficiency. Despite a general absence of significant effect of temperature on the chlorine decay, our results suggest that higher doses of chlorine or longer exposure times may be required during winter to achieve full treatment effect. Tests at large scales are needed to further confirm these findings.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».