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Enregistrement W3137492370 · doi:10.13031/trans.14011

Effectiveness of Denitrifying Bioreactors on Water Pollutant Reduction from Agricultural Areas

2021· article· en· W3137492370 sur OpenAlex
Laura E. Christianson, Richard A. Cooke, Christopher Hay, Matthew J. Helmers, Gary W. Feyereisen, Andry Ranaivoson, John McMaine, Rachel McDaniel, Timothy Rosen, William T. Pluer, Louis A. Schipper, Hannah Dougherty, Rhianna J. Robinson, Ian Layden, Stuart Irvine-Brown, Fabio Manca, Kris Dhaese, Victoria Nelissen, Mathis von Ahnen

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueTransactions of the ASABE · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesIowa Soybean AssociationU.S. Department of Agriculture
Mots-clésDenitrifying bacteriaEnvironmental sciencePollutantBioreactorAgricultureEnvironmental engineeringWater resource managementDenitrificationNitrogenChemistryEcologyBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highlights Denitrifying woodchip bioreactors treat nitrate-N in a variety of applications and geographies. This review focuses on subsurface drainage bioreactors and bed-style designs (including in-ditch). Monitoring and reporting recommendations are provided to advance bioreactor science and engineering. Abstract. Denitrifying bioreactors enhance the natural process of denitrification in a practical way to treat nitrate-nitrogen (N) in a variety of N-laden water matrices. The design and construction of bioreactors for treatment of subsurface drainage in the U.S. is guided by USDA-NRCS Conservation Practice Standard 605. This review consolidates the state of the science for denitrifying bioreactors using case studies from across the globe with an emphasis on full-size bioreactor nitrate-N removal and cost-effectiveness. The focus is on bed-style bioreactors (including in-ditch modifications), although there is mention of denitrifying walls, which broaden the applicability of bioreactor technology in some areas. Subsurface drainage denitrifying bioreactors have been assessed as removing 20% to 40% of annual nitrate-N loss in the Midwest, and an evaluation across the peer-reviewed literature published over the past three years showed that bioreactors around the world have been generally consistent with that (N load reduction median: 46%; mean ±SD: 40% ±26%; n = 15). Reported N removal rates were on the order of 5.1 g N m-3 d-1 (median; mean ±SD: 7.2 ±9.6 g N m-3 d-1; n = 27). Subsurface drainage bioreactor installation costs have ranged from less than $5,000 to $27,000, with estimated cost efficiencies ranging from less than $2.50 kg-1 N year-1 to roughly $20 kg-1 N year-1 (although they can be as high as $48 kg-1 N year-1). A suggested monitoring setup is described primarily for the context of conservation practitioners and watershed groups for assessing annual nitrate-N load removal performance of subsurface drainage denitrifying bioreactors. Recommended minimum reporting measures for assessing and comparing annual N removal performance include: bioreactor dimensions and installation date; fill media size, porosity, and type; nitrate-N concentrations and water temperatures; bioreactor flow treatment details; basic drainage system and bioreactor design characteristics; and N removal rate and efficiency. Keywords: Groundwater, Nitrate, Nonpoint-source pollution, Subsurface drainage, Tile.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,191 · 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