Wastewater to Wetlands: Turning the Tide with Azolla Ferns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water pollution is a major problem exacerbated by untreated wastewater discharged into the environment, leading to eutrophication and algal blooms. This research at the American University of Beirut explores the potential of using Azolla pinnata , an aquatic fern, to rid wastewater from ammonium (NH4-N) and soluble reactive phosphorus (SRP), which are the main contributors to eutrophication. A controlled phytoremediation experiment conducted at the Advancing Research and Enabling Communities (AREC) center in the Bekaa valley showed that A. pinnata can decrease NH4-N and SRP in the primary treated wastewater by 98.2% and 96.4% respectively, within 20 days. The color and odor of treated wastewater reverted to the characteristics of fresh water, making this recycling method highly sustainable due to its relatively low cost. The prospective project would be scaled to the university’s farm level by constructing artificial wetlands at AREC using wastewater generated by the farm facilities. The harvested Azolla can be used as animal feed and/or as a green fertilizer. Successfully reintroducing the precarious wetlands in that arid region would alleviate the stress on aquifers and replenish many endemic species currently on their way to extinction. As a result, the university would be treating its wastewater in a sustainable way while contributing to greening the landscape slowly transfigured by desertification.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».