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Enregistrement W4392537752

improving treatment wetland systems for municipal wastewater treatment under northern continental climate

2020· preprint· fr· W4392537752 sur OpenAlexaboutno aff
Zhanna Grebenshchykova

Notice bibliographique

Revuetheses.fr (ABES) · 2020
Typepreprint
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWetlandSewage treatmentWastewaterEnvironmental scienceWater resource managementConstructed wetlandGeographyEnvironmental planningEnvironmental engineeringEcologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le système de filtres plantés (FP) représente une solution alternative pour le traitement des eaux usées domestiques des petites communes et permet de respecter les normes de rejet dans de nombreux pays aux climats tempérés ou tropicaux. Dans la province de Québec (Canada), environ 49% des municipalités ont une taille inférieure à 1000 équivalent-habitants (EH) et sont partiellement ou pas équipées d'installation d'assainissement, ce qui met en évidence un besoin important. Toutefois, les dispositifs les plus intéressants de type filtres plantés à flux vertical ne peuvent pas être utilisés comme tel en climat froid et nécessitent des adaptations. Ce manuscrit propose donc l'étude d'innovations permettant de mettre en œuvre une solution de filtres plantés adaptés aux particularités du climat continental froid. Dans ce travail de thèse, la mise en œuvre d'un système à filtre planté vertical compact a été étudiée selon trois axes : 1) étude du fonctionnement général et des performances épuratoires, 2) suivi des propriétés thermiques durant la période hivernale et 3) étude sur le choix et l'utilisation d’espèces ligneuses. Ce travail de thèse a validé la filière de FP proposé pour l’application en climat froid en mettant en évidence le haut niveau de performances épuratoire ainsi qu’une forte résistance du lit filtrant aux conditions de gel. Les espèces ligneuses sont une solution appropriée pour ce type de système de traitement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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