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Enregistrement W4412511552 · doi:10.1021/acsestwater.5c00439

Assessing the Costs of Constructed Floating Wetlands for the Treatment of Surface Waters and Wastewater

2025· article· en· W4412511552 sur OpenAlexaff
John Awad, Chris Walker, Declan Page, Muhammad Arslan, Sarah A. White, Terry Lucke, Simon Beecham, Ryan J. Winston, William H.J. Strosnider, Phil Nicodemus, C. Streb, J. van Leeuwen

Notice bibliographique

RevueACS ES&T Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research Organisation
Mots-clésWetlandWastewaterEnvironmental scienceSurface waterSewage treatmentEnvironmental engineeringWater resource managementHydrology (agriculture)GeologyEcologyGeotechnical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The development of constructed floating wetlands (CFWs) as a nature-based solution for water treatment has progressed over the last 25 years. However, full-scale CFW adoption remains relatively limited due in part to the uncertainty regarding the costs of CFWs in terms of capital and operational expenditure (CAPEX and OPEX) and treatment capacity. This study reports on the costs of 11 international CFW schemes including the factors affecting CAPEX and OPEX and levelized costs of nitrogen and phosphorus removal. The estimated levelized CAPEX and OPEX ranged from US$15/m 2 to $2537/m 2 and from $0.5/m 2 y –1 to $181/m 2 y –1, respectively, for CFW schemes of 55–3926 m 2 . Data from six full-scale CFWs showed that the costs per kg of nitrogen removed ($10 to $120/kg) by plant uptake were consistently lower than those of phosphorus ($15 to $3250/kg). CFW scheme scale was found to be a key influencing factor on cost, with cost per kg of nitrogen and phosphorus removed declining as CFW size increased. Use of this cost information can be generalized when considering nutrient removal and adoption of CFW technology compared to other engineered treatment options worldwide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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