Evaluating the biocompatibility of ceramic materials for constructing artificial reefs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Coastal ecosystems, including reefs, are becoming increasingly threatened as anthropogenic development continues to encroach on intertidal habitats with little initiative to establish ecologically considerate infrastructure. Submerging human-made, shelter-providing structures known as artificial reefs (AR) can contribute to the preservation of these ecosystems. ARs are historically used for promoting the abundance and biodiversity of marine species for aquaculture, conservation, and ecotourism; and are typically made of concretes or metal structures. An AR’s success correlates to its ability to establish a surface layer of microorganisms, such as microalgae and bacteria, known as a biofilm. The productivity of the biofilm can be influenced by material surface properties. It is hypothesized that material pH and porosity affect the rate of biofilm formation. Methods Here - a range of concrete mixtures were cast and submerged in circulating seawater and mass per surface area of biofilm accumulation was measured to evaluate this theory. These mixtures included standard Portland Cement (PC), PC with admixtures of diatomaceous earth (PDC) and limestone (PLC), fine-aggregate high-performance concrete (DUC), and terra cotta (TER). ARs were manufactured as 38mm tall cylinders, 76mm in diameter, and submerged in circulating seawater to evaluate mass per surface area of biofilm accumulation. Results Our results indicate that biofilm formation is directly affected by surface porosity and less-so by pH, as determined by measuring material properties after submersion. We found that the PDC samples were most successful in forming a biofilm despite being more fragile than other concrete samples. Discussion This preliminary study provides insight into how different material properties influence the accumulation of biofilm as a starting point for designing ARs. Future work will investigate the long-term performance of such samples in relevant conditions.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».