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Enregistrement W3212712867 · doi:10.5539/jas.v13n12p1

Seasonal Considerations for Year-Round Operation of On-Farm Wetlands in Temperate Climates: A Review

2021· review· en· W3212712867 sur OpenAlexafffundvenue
E. Smith, V. Rodd, B.J. McDonald, David R. Chase, Honghao Niu, Caroline Gallagher, Lisa Kellman, M. Vankoughnett

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensSt. Francis Xavier UniversityDalhousie UniversityNova Scotia Community CollegeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaDalhousie University
Mots-clésTemperate climateWetlandEnvironmental scienceAgricultureWastewaterEnvironmental resource managementWater resource managementEnvironmental planningEnvironmental engineeringGeographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On-farm constructed wetlands (CW) have been increasing in application over the past several decades to treat a variety of agricultural wastewaters. These systems have been found to be relatively low cost, require minimal maintenance, and provide a very efficient and sustainable means of treating harmful contaminants during the warm seasons before reaching nearby waterways. With farm size increasing in many regions and more waste being generated, it becomes increasingly important to have a viable means of treating wastewaters on a year-round basis. However, temperate climates can present challenges in the treatment of these wastewaters. This paper aims to bring together and review previous research on the use of CWs for treating agricultural wastewater in temperate climates where below freezing temperatures can exist. Focus is placed on the use of various wetland designs, wastewater types, management practices, maintenance, operational challenges and overall treatment capacities. This study highlights the need to carefully consider several factors (i.e. waste type, design, climate, vegetation, management) before using these systems for year-round treatment. Continued research in wetland management will be key in getting wide scale adoption from the agricultural community in temperate climates.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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