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Record W2298362634 · doi:10.71781/20424

Influence of plant species and richness on pollutant removal in treatment wetlands

2014· dissertation· en· W2298362634 on OpenAlexfundno aff
Mariana Rodríguez

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2014
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsForestryGeographyPolycultureHumanitiesMonocultureEcologyBiologyFish <Actinopterygii>AquacultureFisheryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les marais filtrants artificiels sont des écosystèmes recréés par l’homme dans le but d’optimiser l’épuration des eaux usées. Lors de la sélection d’espèces végétales pour la mise en place de ces marais filtrants, l’utilisation d’une polyculture ainsi que d’espèces indigènes non invasives est de plus en plus recommandée. Néanmoins, la plupart des marais filtrants existants sont des monocultures utilisant des plantes envahissantes, probablement à cause du manque d’évidences scientifiques sur les avantages de la diversité végétale et de la performance des espèces locales. Ainsi, les questions de recherche autour desquelles s’oriente ma thèse sont: Les polycultures présentent-elles un potentiel épuratoire aussi ou plus grand que les monocultures, et une espèce indigène est-elle aussi efficace et performante qu’une espèce exotique envahissante dans des marais filtrants ? Trois expériences ont été conduites afin de répondre à ces questions. J’ai d’abord testé l’influence de la richesse végétale sur l’élimination des polluants en deux dispositifs expérimentaux: 1) comparant deux espèces de plantes émergentes en monoculture ou combinées séquentiellement, et 2) évaluant la performance de quatre espèces flottantes plantées en monoculture par rapport à des associations de deux (avec toutes les combinaisons possibles) et de quatre espèces. Une troisième expérience a été réalisée afin de comparer l’efficacité épuratoire de l’haplotype européen envahissant du roseau commun (Phragmites australis) et de la sous-espèce locale non-invasive (P. australis subsp. americanus). La composition en espèces végétales a produit un effet notable sur la performance des marais filtrants. La comparaison des performances en mono- et en polyculture n’a pas permis de démontrer clairement les avantages de la diversité végétale pour l’élimination des polluants dans les marais filtrants. Toutefois, les marais filtrants plantés avec une combinaison d’espèces étaient aussi efficaces que les monocultures des espèces les plus performantes. La comparaison entre les deux sous-espèces de P. australis indiquent que la sous-espèce indigène pourrait remplacer le roseau exotique envahissant, évitant ainsi les potentiels risques environnementaux sans toutefois compromettre l’efficacité du traitement. Les résultats prometteurs de la sous-espèce indigène de P. australis doivent encore être testés dans des expériences à grande échelle avant d’utiliser largement cette espèce dans les marais filtrants. Nos résultats suggèrent que, dans des conditions où la performance des macrophytes disponibles est inconnue ou ne peut être déterminée, l’utilisation d’une combinaison d’espèces présente les meilleures chances d’accomplir le plus haut niveau possible d’élimination de polluants. De plus, même si la diversité végétale ne présente pas un avantage mesurable en termes d’efficacité épuratoire, celle-ci améliore la résilience des marais filtrants et leur résistance aux stress et aux maladies.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.029

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
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 head0.004
GPT teacher head0.157
Teacher spread0.154 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
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

Citations1
Published2014
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