Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the impact of clayey materials’ properties on biofilm formation within the context of point-of-use water treatment systems such as ceramic water filters (CWFs). CWFs were manufactures using clayey materials from different countries by mixing with sawdust and water, and then fired in a kiln. Due to the influence of clayey properties on the quality and duration of CWFs, this study focused to establish a standardization process for clayey selection criteria for ceramic filter factories around the world. To do this, well-established geosciences, environmental and geotechnical engineering methodologies were used. Physical characteristics of clayey materials can be determined through grain size analysis, and liquid limit and plastic limit tests. Mineralogical composition can be determined using X-ray diffraction (XRD) analysis. ICP-MS analysis identifies metals in sawdust fired ashes. Pseudomonas Fluorescens Migula was used as model organism to assess biofilm formation on both clayey materials and CWFs. Three clayey materials from Guatemala, Canada, and Guinea-Bissau were selected for this study. The Guatemalan clayey belonged to poorly-graded sand with silt contains four identifiable minerals: quartz, muscovite, montmorillonite and albite, and its CWF contains quartz, muscovite, and albite. The Canadian clayey was mainly made of quartz, muscovite, and kaolinite and defined as poorly-graded sand, however, its CWF contains quartz, muscovite and hematite. The clayey material from Guinea-Bissau contains quartz, kaolinite, dickite, and montmorillonite and belongs to poorly-graded sand, and its CWF was made of quartz and hematite, respectively. The average biofilm formation coverages for Guatemala, Canada, and Guinea-Bissau clayey materials were 20.02% ± 6.65%, 19.27% ± 4.59%, and 9.88% ± 5.01%, respectively, while average biofilm formation coverages for Guatemala, Canada, and Guinea-Bissau CWFs are 13.08% ± 4.12%, 10.39% ± 5.05%, and 8.50% ± 5.35%, respectively. 11 elements including Na, Mg, K, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Cu, Zn, and As were identified and quantified in sawdust ashes after firing process. High concentrations of Cr, Ni, Cu, Zn metals in general hinder biofilm formation, while Na, Mg, and Fe can accelerate biofilm formation, thus incorporation of ash can impact final CWF bulk geochemistry. Compared to previous studies, our study showed similar trends when P. fluorescens were used on diverse materials; biofilm formation on Canada clayey material containing kaolinite was higher than on Guinea-Bissau clayey material, which contained montmorillonite. Moreover, in Guatemala clayey, albite contained Na+, which can be exchanged with H+ in the culture medium to increase bacterial attachment on the positively charged
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».