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Record W2163383363 · doi:10.1680/jees.2013.0029

Utilisation des écailles de cacao comme support de biofiltration pour le traitement d’effluents de l’industrie agro-alimentaire (in French)

2013· article· fr· W2163383363 on OpenAlexaffvenue
Véronique Turcotte, Jean‐François Blais, Guy Mercier, Patrick Drogui

Bibliographic record

VenueJournal of Environmental Engineering and Science · 2013
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicAdsorption and biosorption for pollutant removal
Canadian institutionsInstitut National de la Recherche Scientifique
Fundersnot available
KeywordsForestryChemistryGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’industrie agro-alimentaire produit une quantité importante de résidus, ou co-produits, dont certains sont potentiellement valorisables. Dans cette étude, les écailles de cacao, un résidu de la fabrication du chocolat, ont été étudiées comme support de biomasse dans un biofiltre aérobie à co-courant ascendant. L’influence de divers paramètres (temps de rétention hydraulique (TRH), granulométrie du support, apport de nutriments, pH) a été vérifiée sur la performance d’élimination de la demande chimique (DCO) et biochimique (DBO5) en oxygène. Un support plastique (Kaldnes, K1) a été utilisé comme support contrôle de biomasse. Les écailles de cacao ont démontré un bon potentiel pour le traitement d’effluents agro-alimentaires fortement chargés (DCOtot 3000 – 6000 mg·L−1). Les résultats obtenus montrent que les performances épuratoires des écailles sont inférieures à celles du support plastique. Les écailles de cacao doivent également être remplacées à une fréquence d’environ une fois toutes les 2 à 3 semaines. Toutefois, les boues produites par le traitement, composées d’écailles usées et de biomasse, sont riches en azote et peu contaminées et sont donc potentiellement valorisables en agriculture ou par compostage.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.828
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.018
GPT teacher head0.219
Teacher spread0.201 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2013
Admission routes2
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