Examination of discrete and counfounding effects of water quality parameters during the inactivation of MS2 phages and <i>Bacillus subtilis</i> spores with chlorine dioxide
Notice bibliographique
Résumé
The role of water quality (pH, temperature, turbidity, and natural organic matter (NOM)) on the efficacy of chlorine dioxide to inactivate Bacillus subtilis spores and MS2 phages was investigated in synthetic waters. Modelling the curves describing tailing inactivation with a parallel Chick-Watson model proved to be a valid approach. The formation of aggregates was exacerbated when using chlorine dioxide as opposed to free chlorine. The origin of these aggregates lies in the interactions of chlorine dioxide with the water matrix and the microorganisms. Higher temperature and higher turbidity were dominant factors in predicting spores tailing, while decreasing the pH from 8.5 to 6.5 was responsible for increasing the fraction of MS2 aggregates from 0.06% to 9.0% (138-fold). The resistance of aggregates were, on average, 18–21 times higher than for single organisms. The addition of dissolved organic carbon significantly (p < 0.01) improved inactivation with chlorine dioxide. Turbidity (5 NTU) did not significantly hinder MS2 inactivation, but it increased the concentration–time (Ct) 1-log of B. subtilis spores from 386 to 600 mg·min·L –1 . Key words: drinking water, disinfection, spores, MS2 coliphages, chlorine dioxide, water quality, turbidity, natural organic matter.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».