Best available technique for the recovery of marine benthic communities in a gravel shore after the oil spill: A mesocosm-based sediment triad assessment
Notice bibliographique
Résumé
Ecotoxicological effects of spilled oils are well documented, but study of recovery of marine benthic communities is limited. Long-term recovery of hard bottom communities during physical and biological remediations after a spill was monitored. A 60-day experiment was conducted using a mesocosm with monitoring of eight endpoints by use of the sediment quality triad (SQT). First, physical treatment of hot water + high pressure flushing maximally removed residual oils (max=93%), showing the greatest recovery among SQT variables (mean=72%). Physical cleanup generally involved adverse effects such as depression of the microphytobenthic community during the initial period. Next, biological treatments, such as fertilizer, emulsifier, enzyme and augmentation of the microbes, all facilitated removal of oil (max=66%) enhancing ecological recovery. Analysis of the microbiome confirmed that oil-degrading bacteria, such as Dietzia sp. and Rosevarius sp. were present. A mixed bioremediation, including fertilizer + multi-enzyme + microbes (FMeM) maximized efficacy of remediation as indicated by SQT parameters (mean=47%). Natural attenuation with "no treatment" showed comparable recovery to other remediations. Considering economic availability, environmental performance, and technical applicability, of currently available techniques, combined treatments of physical removal via hand wiping followed by FMeM could be most effective for recovery of the rocky shore benthic community.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».