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Enregistrement W4223578711 · doi:10.1101/2022.04.10.487789

Microbial Community Dynamics of a Sequentially Fed Anaerobic Digester Treating Solid Organic Waste

2022· preprint· en· W4223578711 sur OpenAlexafffund
HyunWoo Lee, Temesgen Mathewos Fitamo, Camila L. Nesbø, Nigel G. H. Guilford, Kärt Kanger, Minqing Ivy Yang, Elizabeth A. Edwards

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoUniversità degli Studi di Padova
Mots-clésAnaerobic digestionFood wastePulp and paper industryBiogasLeachateMethanosaetaMethaneMicrobial population biologyBiodegradable wasteCompostMethanogenesisBiologycardboardEnvironmental scienceWaste managementAgronomyEcologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A 50 kg-scale high solids anaerobic digestor comprising six sequentially-fed leach beds with a leachate recirculation system and an upflow anaerobic sludge blanket reactor was operated at 37°C for 88 weeks. The feedstock contained a constant fibre fraction (a mix of cardboard, boxboard, newsprint, and fine paper) and varying proportions of food waste. Significantly enhanced co-digestion and methane production from the fibres was observed as the proportion of FW was increased. The most abundant 16S rRNA amplicon sequence variant (ASV), classified as Clostridium butyricum , was correlated with the amount of FW in the system and total methane yield. However, methane yield specifically from the fibre fraction was significantly correlated with organisms classified as Candidatus Roizmanbacteria and Spirochaetaceae . These ASVs together with ASVs classified as Anaerovorax and Methanoculleus correlated strongly to other ASVs in the microbial community, suggesting these are vitally important for ecosystem function and methane production. In addition, tracing the fate of microbes derived from incoming food waste helped to diagnose a poor batch of bulking agent. Table of Contents (TOC)/ Abstract Art

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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