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Enregistrement W2996913166 · doi:10.1002/awwa.1427

<i>AWWA Water Science</i> Author Spotlight

2020· article· en· W2996913166 sur OpenAlexaboutno aff
Leili Abkar

Notice bibliographique

RevueAmerican Water Works Association · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofilterEconomic shortageEnvironmental planningEnvironmental scienceEngineering ethicsEngineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Having recently published an article in AWWA Water Science (AWS), Leili Abkar answered questions from AWS editor-in-chief Kenneth L. Mercer about the research. Sedimentation: Hydraulic Improvement of Drinking Water Biofiltration Leili Abkar, Amina K. Stoddart, and Graham A. Gagnon I believe that accessible, safe, and affordable drinking water is a human right. My home country, Iran, is increasingly suffering from water shortages and I wanted to be part of the solution. I originally started with desalination research and now crossed over to drinking water biofiltration. I find the addition of microbiology to a process engineering perspective in drinking water to be fascinating. I think this field is rapidly evolving and has a major impact on every person's day-to-day life. I am part of a large and multidisciplinary team at the Center for Water Resources Studies , Dalhousie University. My research aims to understand biofiltration from macro to micro levels. This includes dealing with engineering issues, such as implementing a clarification process, and with biological aspects, such as studying the role of the microbial community in a drinking water biofilter. The biological aspects also include doing microbial community analyses, investigating the microscopic biofilm structures, and relating bacteria responses to different environmental conditions that can be used in drinking water plants. I believe my curiosity, resiliency, and self-reflectiveness, such as being open to feedback, will help me advance in my research. Also, asking the right questions has helped to facilitate and direct me to the right solutions. I have been blessed with many mentors whose diverse advice and guidance contributed to my development. The advice that stands out most to me was from two of my mentors, Dr. Ghassemi and Dr. Gagnon, who said that success will follow when you follow this advice: “When life gives you lemons, make lemonade.” This means that regardless of what happens, your attitude, actions, and perseverance make your life a beautiful story. Many water utilities are struggling to extract maximum benefits from biofiltration. I was working at the JD Kline Water Treatment Plant (as part of the Water Research Foundation's #4555 project), which uses a direct filtration system. From my experience, a simple yet impactful question arises: how could a clarification step in biofiltration affect performance? We wanted to see if it could improve the hydraulic performances, which would lead us to longer filter runtime and reduced costs from decreased shutdown time and backwashing. We investigated the effects of sedimentation as a clarification process on a pilot scale. This recent paper is the result of the investigation in a pilot-scale plant, which can be translated to full-scale biofilters. The next step is a cost analysis that weighs a capital cost of installing the sedimentation tank versus operational cost savings. I enjoy hiking in nature. Nature is a source of inspiration for me and it helps me to ground myself. I look at hiking as more than just an exercise but a sort of meditation method. Also, I attend choregraphed dance classes. Dance for me is a way that I can express myself and makes me feel free and vibrant. To learn more about this research, see the abstract on page 19 and visit the article, available online at https://doi.org/10.1002/aws2.1160.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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