Characterization of natural organic matter and microorganisms within Fletchers Lake: A lake that discharges treated wastewater into a drinking water source
Notice bibliographique
Résumé
Tools to evaluate natural organic matter (NOM) in drinking water are rapidly expanding. The purpose of this study is to characterize NOM within a small lake to determine the ability of characterization tools to detect differences in treated wastewater from background NOM. Fletchers Lake in Fall River, Nova Scotia is the study site for this work, which is the source water for the Collins Park Water Treatment Plant. The treated wastewater for the Collins Park area discharges into the same water source that is used for drinking water. Previous research from Dalhousie University has shown that membrane fouling in the plant is strongly related to the organic matter and microbial quality of the source; however, tools or signals to predict cleaning cycles are not available. In this study basic water chemistry analysis, such as water temperature, dissolved oxygen, total organic carbon (TOC), dissolved organic carbon (DOC), ultraviolet absorption at 254nm wavelength (UV254) and turbidity was performed. In addition, Fluorescence Excitation-Emission Matrix (FEEM) was used for NOM characterization. Implications of this study will assist Halifax Water in determining if municipal effluent is impacting the natural environment and determining which areas have high organic content that could affect efficiencies at the Collins Park Water Treatment Plant.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».