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Record W3045913796 · doi:10.71781/20466

Marais de saules à effluent nul pour le traitement d'eau contaminée

2019· dissertation· en· W3045913796 on OpenAlexfundaboutno aff
Chloé Frédette

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicHistorical and Environmental Studies
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHydro-Québec
KeywordsGeography

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des dernières décennies, un type de marais filtrant, généralement planté de saules, a été développé pour opérer un système de traitement d’eau sans effluent, par évapotranspiration. Ces marais à effluent sont généralement utilisés pour le traitement d’eau usée domestique, mais pourraient aussi présenter une alternative intéressante pour d’autres applications, comme le traitement de lixiviat contaminé. Les guides de conception actuellement disponibles ne permettent toutefois pas de concevoir un système flexible qui permettrait de gérer les grandes variations de volume à traiter liées à la nature même des lixiviats (i.e. résultent entièrement des précipitations) et ne tiennent pas compte de la variation inter et intra-annuelle de l’évapotranspiration (ET) du saule. Cette thèse présente d’abord une revue de littérature de ET du genre Salix et de ses facteurs de variation les plus importants. Il apparaît que les conditions de croissance ont plus d’importance que l’identité spécifique et que la disponibilité en eau, la fertilisation et la contamination sont les principaux facteurs dictant l’ET des saules. L’effet de l’âge, du contexte expérimental, de la densité de plant et du type de sol n’a pas pu être clairement démontrés par cette revue. Ensuite, une étude portant sur le potentiel d’ET de S. miyabeana ‘SX67’ est présentée. Il est démontré qu’un modèle basé sur des paramètres foliaires et sur le déficit de pression de vapeur d’eau dans l’air permet de prédire l’ET de S. miyabeana en condition de marais filtrant. Cette étude permettra entre autres d’améliorer les plans de conception d’un éventuel marais de saules à effluent nul. Pour continuer, la réponse de S. miyabeana ‘SX67’ à différentes concentrations de lixiviat et à différents types de substrats a été étudiée. Ce cultivar s’est montré tolérant aux concentrations du lixiviat brut retrouvées sur un site d’entreposage de poteaux de bois traité. Le type de substrat a influencé la réponse du saule et ses performances écophysiologiques, en plus d’affecter la dynamique des contaminants. Finalement, la modélisation hydrologique d’un système à effluent nul par marais de saules permet de proposer une méthode de dimensionnement des différents compartiments du système pour atteindre un objectif d’effluent nul sur une période de 20 ans, ainsi que de proposer des solutions de conception et d’opération optimale. L’application du modèle au cas spécifique d’un site d’entreposage de poteaux de bois traité a permis d’évaluer la faisabilité, d’un point de vue hydrologique, de cette technologie dans le contexte climatique du sud du Québec. Sur la base de cette étude, la principale limite pour l’application des marais à effluent nul au Québec sont la surface de marais et le volume de stockage requis. Dans le cas où une étape de prétraitement efficace précède le marais de saule, la durée de vie du marais ne devrait pas être limitante et dépendra principalement de la durée de vie des végétaux. Cependant, le destin des contaminants dans le système, qu’il s’agisse de la disposition des contaminants accumulés à l’étape de prétraitement ou d’une éventuelle translocation de contaminants dans les parties aériennes des végétaux, devrait être considéré avant d’établir un système à effluent nul. Les résultats de cette recherche permettent, entre autres, de proposer les marais de saules à effluent nul comme une alternative intéressante pour le traitement d’eau contaminée au Québec.

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)0.001
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: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.995
Threshold uncertainty score0.000

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.007
GPT teacher head0.186
Teacher spread0.179 · 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 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".

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Published2019
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