Screening of Different Adjuvants for Wastewater/Wastewater Sludge-Based Bacillus thuringiensis Formulations
Notice bibliographique
Résumé
Screening of different adjuvants, namely, suspending agents, phagostimulants, stickers, antimicrobial agents, and UV screens to develop aqueous biopesticidal suspensions of Bacillus thuringiensis (Bt) variety kurstaki HD-1 fermented broths, specifically, nonhydrolyzed sludge, hydrolyzed sludge, starch industry wastewater, and soya (commercial medium), were investigated. The selected suspending agents [20% (wt:vol)] included sorbitol, sodium monophosphate, and sodium metabisulfite with corresponding suspendibility of 74–92, 69–85, and 71–82%, respectively. Molasses [0.2% (wt:vol)] increased adherence by 84–90% for all fermented broths. The optimal phagostimulants [0.5% (wt:vol)], namely, soya and molasses, caused entomotoxicity increase of 3–13 and 7–13%, respectively. Sorbic and propionic acids showed high antimicrobial action [0.5% (wt:vol)], irrespective of fermentation medium. Sodium lignosulfonate, molasses, and Congo red, when used as UV screens [0.2% (wt:vol)], showed percent corresponding entomotoxicity losses of 3–5, 0.5–5 and 2–16, respectively. The Bt formulations, when exposed to UV radiation, showed higher half-lives (with and without UV screens) than the fermented broths or semisynthetic soya medium and commercial Bt formulation. UV screen-amended nonhydrolyzed, hydrolyzed, and starch industry wastewater formulations showed 1.3–1.5-fold higher half-lives than commercial Bt formulation. Thus, the recommended formulation comprises sorbitol, sodium monophosphate, sodium metabisulfite (suspending agents); molasses, soya flour (phagostimulants); molasses and skimmed milk powder (rainfasteners); sorbic and propionic acids (antimicrobial agents) and sodium lignosulfate; and molasses and Congo red (UV screens). These waste-based Bt formulations offer better UV resistance in comparison with commercial formulation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».