Harnessing M. luteus in an In-situ Bioremediation Technique to Reduce Environmental Contamination by Total Petroleum Hydrocarbons
Notice bibliographique
Résumé
Many parts of the world are subject to increasing petroleum pollution which affects some places more than others. Bioremediation is one of the methods that can be used to combat the incurred negative effects, but not all countries have the money to spend on such endeavors. Furthermore, it is known that countries with developing economies rely heavily on agriculture as their main industry. For example, many parts of southern India are agriculturally-based economies. Petroleum pollution has also been an issue in such places. Exposing agricultural lands to such a pollutant can harm the local economies, not to mention it is a health hazard for locals. This study calls for an evaluation of the effectiveness of M. luteus in an in-situ bioremediation approach as opposed to ex-situ. In-situ bioremediation is completed in the environment as opposed to ex-situ which is done in a lab setting. In recent years, many ex-situ techniques have been proposed and implemented, but the issue with these is that the process is overbearing in terms of time. An in-situ technique can be implemented directly into the environment which is more efficient than the constant removal and addition of environmental content. The methods will involve M. luteus cultured in plates uncontaminated and contaminated by petroleum. Observing the difference in growth between different conditions will provide insight into the relative efficacy of M. luteus in a petroleum-polluted environment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».