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Enregistrement W7165384209 · doi:10.7451/cbe.2024.66.1.15

Eisenia fetida as a bioengineering tool for enhancing the degradation of hydrocarbon contaminants found in Pulp and Paper Mill Sludge (PPMS)

2024· article· W7165384209 sur OpenAlexaffvenue
Dasinaa Subramaniam, Manokararajah Krishnapillai, Lakshman Galagedara

Notice bibliographique

RevueCanadian Biosystems Engineering · 2024
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEisenia fetidaEarthwormHydrocarbonContaminationPetroleumStockingPopulationSoil contamination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental contamination by petroleum hydrocarbons originating from industrial organic waste can lead to bioaccumulation within ecosystems. The Corner Brook Pulp and Paper Limited produces approximately 150 Mg/day of pulp and paper mill sludge (PPMS) contaminated with heavy oil, thereby limiting its safe disposal. Therefore, this study aimed to determine how the stocking density of the earthworm Eisenia fetida influences the degradation of petroleum hydrocarbons in contaminated PPMS and, in turn, how hydrocarbon contamination affects earthworm population dynamics during vermicomposting. Three stocking densities of E. fetida (1.5low, 2.7medium, and 4high) per kg of PPMS were maintained in PPMS having an initial petroleum hydrocarbon content of 886 ±11 mg/kg. Overall, hydrocarbon degradation was highest in the medium-density (36.6%), followed by low (35.9%) and high (32.4%) densities. Among the hydrocarbon fractions, >C16–C21 showed the highest degradation in the low-density (67.2%), whereas >C21–C32 hydrocarbons were most effectively degraded in the medium-density (28.4%). The C6–C10 fraction remained unchanged in the low-density E. fetida but decreased by approximately 50% in the medium- and high-density. Higher initial stocking density also resulted in increased E. fetida mortality. These findings highlight the importance of selecting an appropriate initial stocking density of E. fetida for effective degradation of petroleum hydrocarbons during vermicomposting of PPMS.

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)0,001
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 enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,930

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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