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Enregistrement W4416916779 · doi:10.3390/w17233409

Advancements in Microbial Nitrogen Pathways for Sustainable Wastewater Treatment

2025· article· en· W4416916779 sur OpenAlexaff
Muhammad Shaaban, Kaiyan Zhou, Behnam Asgari Lajayer, Lei Wu, Aneela Younas, Yupeng Wu

Notice bibliographique

RevueWater · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesHenan UniversityHenan University of Science and Technology
Mots-clésSewage treatmentWastewaterGreenhouse gasNitrogen cycleNitrificationBioaugmentationMineralization (soil science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past few decades, the discovery of novel microbial processes, biochemical reactions, and previously uncharacterized microorganisms has significantly enhanced our understanding of nitrogen (N) cycling across terrestrial and aquatic ecosystems, including engineered environments such as wastewater treatment systems. These scientific advancements are catalyzing a paradigm shift toward treatment strategies that are not only energy-efficient and cost-effective, but also environmentally sustainable, with the added benefit of mitigating greenhouse gas emissions. The current review highlights recent breakthroughs in microbial N cycling, with particular emphasis on their practical applications in wastewater treatment. Emerging processes, such as nitrous oxide (N2O) mitigation, electro-anammox, ferric iron-dependent ammonium oxidation (Feammox), and complete ammonia oxidation (comammox), offer promising strategies for sustainable and low-energy N removal. Nevertheless, a significant challenge persists in translating these laboratory-scale innovations into full-scale, real-world applications, especially within decentralized treatment infrastructures. Bridging this gap is essential for realizing robust, low-carbon, and sustainable wastewater management systems in the decades to come.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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