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Enregistrement W7042913260

Quand les communautés microbiennes entrent en collision : l'impact de la dynamique des communautés microbiennes des eaux usées après un traitement conventionnel et une phytofiltration

2021· dissertation· fr· W7042913260 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésPopulationPopulation structureEnvironmental factor
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'eau est une ressource essentielle et sa gestion devient de plus en plus importante à mesure que la population mondiale augmente. L'utilisation des ressources en eau génère des eaux usées qui peuvent être dangereuses pour la santé humaine et l'environnement si elles ne sont pas correctement traitées. Le traitement conventionnel des eaux usées utilise l'aération pour stimuler les microbes qui diminuent les contaminants ; cependant, il est coûteux financièrement et énergétiquement, ce qui peut entraîner un traitement limité, voire inexistant, dans les régions ne disposant pas de ressources financières suffisantes. Les progrès de la phytotechnologie ont permis de découvrir que les arbres à haut pouvoir filtrant tels que Salix miyabeana (saule), peuvent être utilisés pour traiter les eaux usées avec l'aide de leurs communautés microbiennes rhizosphériques. Cette dissertation vise à évaluer l'utilisation de la phytofiltration comme méthode de traitement des eaux usées d'un point de vue microbien en comprenant d'abord les communautés microbiennes du traitement conventionnel des eaux usées et en évaluant ensuite les effets de l'irrigation des eaux usées sur une communauté microbienne de la rhizosphère. La compréhension des similitudes ou des différences de ces communautés microbiennes ouvre la voie à l'utilisation de différentes communautés microbiennes dans différents environnements pour atteindre des objectifs similaires (par exemple, l'élimination des déchets des eaux usées). La compréhension des communautés microbiennes présentes permettra de déduire et de comprendre leurs processus de remédiation potentiels, ce qui contribuera à ouvrir l'utilisation des communautés microbiennes (méthodes biologiques) dans diverses applications. Dans le chapitre 1, la communauté microbienne et les constituants des eaux usées provenant des eaux usées primaires, des boues activées et des effluents d'une petite station d'épuration ont été caractérisés et comparés tout au long des étapes du traitement. Les résultats montrent que les communautés microbiennes de chaque étape de traitement sont contrastées les unes par rapport aux autres, et que le processus d'aération est un facteur majeur de changement de la communauté en sélectionnant des bactéries capables de fonctions telles que l'oxydation de l'ammoniac et des nitrites et contre des fonctions telles que la dégradation des polymères végétaux. Les résultats suggèrent également que la concentration de différents constituants des eaux usées (c'est-à-dire le réservoir de ressources), tels que les protéines ou les nitrates et nitrites, joue également un rôle dans la composition de la communauté microbienne. Enfin, les données suggèrent que le traitement des eaux usées ne suffit pas à éliminer de nombreuses bactéries de 3 l'eau, car de nombreuses espèces anaérobies sont présentes en abondance relative élevée dans les effluents. De plus, certaines espèces potentiellement dangereuses présentes dans les effluents sont rejetées dans les eaux de surface. Dans le chapitre 2, la communauté microbienne, ainsi que la composition du sol, d'une rhizosphère de saule témoin, d'une rhizosphère irriguée par de l'eau potable et d'une rhizosphère irriguée par des eaux usées, ont été évaluées et comparées. Les résultats ont montré que la rhizosphère témoin contient de nombreuses espèces contribuant à la promotion de la croissance des plantes et que l'irrigation à l'eau potable a peu d'effet sur la communauté microbienne de la rhizosphère. Vingt-sept pour cent des ESV de la rhizosphère sont différentiellement abondants dans le sol irrigué par les eaux usées par rapport au contrôle, avec une augmentation significative de 95 %. L'irrigation par les eaux usées enrichit de nombreuses espèces avec des caractéristiques favorisant la croissance des plantes et ajoute de nouvelles bactéries à la rhizosphère qui ne sont pas présentes dans le sol témoin et présentent des caractéristiques bénéfiques telles que la fixation de l'azote et l'oxydation du soufre. Cette étude est un regard nouveau sur la réaction de la communauté microbienne de la rhizosphère d'un saule naturel à la phytofiltration des eaux usées au niveau de la taxonomie des espèces. Cette thèse caractérise les communautés microbiennes des eaux usées et de la rhizosphère des saules dans le contexte du traitement des eaux usées et de la phytofiltration. D'un point de vue microbien, la phytofiltration des eaux usées semble être une alternative viable au traitement conventionnel des eaux usées car elle diminue les bactéries des eaux usées, augmente les bactéries de la rhizosphère favorisant la croissance des plantes et fournit des nutriments aux arbres.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
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