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Enregistrement W7124696153 · doi:10.52997/jad.10.06.2025

Use of water primrose (Jussiaea repens L.) for treatment of some pollutants in domestic wastewater under laboratory condition

2025· article· W7124696153 sur OpenAlexaff
Oanh T. Le, Thang T. Duong

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Agriculture and Development · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterPollutantSewage treatmentWastewater quality indicatorsPhosphorusTrifolium repensNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine the abilities of Jussiaea repens L. in removing organic compounds, nitrogen and phosphorus from domestic wastewater under laboratory conditions. The experimental model consisted of four plastic tanks, each measuring 52 x 32 x 27.5 cm, labeled as NT1, NT2, and NT3 corresponding to 150, 300, and 450 g of Jussiaea repens L., respectively. The control tank contained only domestic wastewater without the plants. The input domestic wastewater parameters (mean ± standard deviation, n = 3) were as follows: pH = 6.66 ± 0.32, BOD5 (Biological oxygen demand) = 347.64 ± 39.60 mg/L, NH4+ = 27.53 ± 1.74 mg/L, NO3- = 2.23 ± 0.26 mg/L, and PO43- = 24.69 ± 1.27 mg/L. After twenty days of experimentation, the tank containing 450 g of plants achieved the highest treatment efficiencies for BOD5, NH4+ and NO3-, with respective efficiencies of 29.1, 24.2, and 43.8%. Regarding phosphate removal, the tank (NT2) using 300 g of plants achieved the highest treatment efficiency (by plants), with a reduction of 9.5% after 20 days.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,596

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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