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Enregistrement W7018827134

Engineered floating wetlands as a secondary oil spill remediation strategy for freshwater shorelines

2024· dissertation· en· W7018827134 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCoastal wetland ecosystem dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change CanadaMitacsGenome CanadaCanadian Association of Petroleum ProducersGenome PrairieU.S. Environmental Protection AgencyMcGill UniversityNational Research Council CanadaNorthwestern University
Mots-clésMicrocosmPhenanthreneEnvironmental remediationWetlandDominance (genetics)Oil spillAbiotic componentVegetation (pathology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventional oil spill recovery methods are not desirable for sensitive freshwater shorelines due to damage caused from physical recovery efforts. This, in addition to the residual oil, causes long term impacts to the environment. With increasing production and transport of oil across Canada, there is a need for non-invasive alternatives for oil spill remediation. This thesis has assessed the use of Engineered Floating Wetlands (EFW) as a non-invasive strategy for remediating oil spills in sensitive habitats, through a series of in-lake model oil spill and microcosm experiments conducted at the International Institute for Sustainable Development Experimental Lakes Area. The in-lake experiments monitored changes to the EFW root microbial community upon exposure to model spills of diluted bitumen and conventional heavy crude oil following primary recovery in shoreline enclosures. These experiments found that EFWs support a diverse microbial community, with high richness and evenness of prokaryotes, and variable dominance of eukaryotes. While direct roles in degradation were not assessed, total polycyclic aromatic compounds (PACs) declined to near background conditions in the aqueous environment after ~60-70 days, likely a result of various biotic and abiotic processes. To confirm whether plants can enhance removal of PACs, a microcosm experiment was conducted to assess the removal of 1 mg/L phenanthrene by three emergent plants from freshwater over 21 days. All treatments resulted in successful removal of phenanthrene (≥ 89% from initial measured concentration). Typha sp. had a greater removal rate than Carex lasiocarpa, but not C. utriculata. However, the control with no vegetation also resulted in successful phenanthrene removal, likely from biostimulation. There were no differences between the control and planted microcosms, however Typha generally had greater removal rates than the control. While all treatments had successful removal, it was clear there were plant specific functions influencing water quality and removal. This thesis has demonstrated that EFWs may be a successful alternative to conventional strategies for sensitive environments. A number of recommendations are made throughout this thesis to help advance knowledge in this field to protect freshwater ecosystems. Specifically, future research is recommended to further identify factors driving successful bioremediation mediated by EFWs.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,189 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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