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Enregistrement W3045913796 · doi:10.71781/20466

Marais de saules à effluent nul pour le traitement d'eau contaminée

2019· dissertation· en· W3045913796 sur OpenAlexfundaboutno aff
Chloé Frédette

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-Québec
Mots-clésGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au cours des dernières décennies, un type de marais filtrant, généralement planté de saules, a été développé pour opérer un système de traitement d’eau sans effluent, par évapotranspiration. Ces marais à effluent sont généralement utilisés pour le traitement d’eau usée domestique, mais pourraient aussi présenter une alternative intéressante pour d’autres applications, comme le traitement de lixiviat contaminé. Les guides de conception actuellement disponibles ne permettent toutefois pas de concevoir un système flexible qui permettrait de gérer les grandes variations de volume à traiter liées à la nature même des lixiviats (i.e. résultent entièrement des précipitations) et ne tiennent pas compte de la variation inter et intra-annuelle de l’évapotranspiration (ET) du saule. Cette thèse présente d’abord une revue de littérature de ET du genre Salix et de ses facteurs de variation les plus importants. Il apparaît que les conditions de croissance ont plus d’importance que l’identité spécifique et que la disponibilité en eau, la fertilisation et la contamination sont les principaux facteurs dictant l’ET des saules. L’effet de l’âge, du contexte expérimental, de la densité de plant et du type de sol n’a pas pu être clairement démontrés par cette revue. Ensuite, une étude portant sur le potentiel d’ET de S. miyabeana ‘SX67’ est présentée. Il est démontré qu’un modèle basé sur des paramètres foliaires et sur le déficit de pression de vapeur d’eau dans l’air permet de prédire l’ET de S. miyabeana en condition de marais filtrant. Cette étude permettra entre autres d’améliorer les plans de conception d’un éventuel marais de saules à effluent nul. Pour continuer, la réponse de S. miyabeana ‘SX67’ à différentes concentrations de lixiviat et à différents types de substrats a été étudiée. Ce cultivar s’est montré tolérant aux concentrations du lixiviat brut retrouvées sur un site d’entreposage de poteaux de bois traité. Le type de substrat a influencé la réponse du saule et ses performances écophysiologiques, en plus d’affecter la dynamique des contaminants. Finalement, la modélisation hydrologique d’un système à effluent nul par marais de saules permet de proposer une méthode de dimensionnement des différents compartiments du système pour atteindre un objectif d’effluent nul sur une période de 20 ans, ainsi que de proposer des solutions de conception et d’opération optimale. L’application du modèle au cas spécifique d’un site d’entreposage de poteaux de bois traité a permis d’évaluer la faisabilité, d’un point de vue hydrologique, de cette technologie dans le contexte climatique du sud du Québec. Sur la base de cette étude, la principale limite pour l’application des marais à effluent nul au Québec sont la surface de marais et le volume de stockage requis. Dans le cas où une étape de prétraitement efficace précède le marais de saule, la durée de vie du marais ne devrait pas être limitante et dépendra principalement de la durée de vie des végétaux. Cependant, le destin des contaminants dans le système, qu’il s’agisse de la disposition des contaminants accumulés à l’étape de prétraitement ou d’une éventuelle translocation de contaminants dans les parties aériennes des végétaux, devrait être considéré avant d’établir un système à effluent nul. Les résultats de cette recherche permettent, entre autres, de proposer les marais de saules à effluent nul comme une alternative intéressante pour le traitement d’eau contaminée au Québec.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,186
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
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