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Record W6990356846

Développement de procédures efficaces de traitement d'eau pour fournir l'eau potable nécessaire au lavage des équipements laitiers en fermes commerciales et en usines de transformation du lait

2009· other· fr· W6990356846 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2009
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDecantationMedical screeningWhite rice
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'eau, substance épuisable, est une ressource utilisée dans une multitude de domaines d'activités humaines.L'agriculture est l'un de ces domaines où l'eau peut servir à l'abreuvement du bétail, mais également au nettoyage des équipements utilisés.L'eau puisée peut provenir de sources d'eau de surface (lacs, rivières, étangs) et de sources d'eau souterraines (puits profonds). La qualité de l'eau de surface peut, dans certains cas, être grandement influencée par les conditions météorologiques et les pratiques agricoles. Pour s'assurer que l'eau de surface soit d'une qualité microbiologique et physico-chimique constante, l'utilisation de différents systèmes de pré-traitement comme la coagulation/floculation ou de traitement comme l'ultraviolet, l'ozonation et la filtration membranaire est nécessaire. Au cours de ce projet de maîtrise, le potentiel de ces technologies pour leur utilisation en milieu agricole ou industriel a été testé. Un suivi de la qualité microbiologique et physico-chimique de huit types d'eau de surface de la région de l'Est de l'Ontario a été effectué sur une période de 2 ans. La pureté de l'eau variait en fonction des types de sources d'eau analysées, mais également en fonction des conditions météorologiques. Certaines de ces sources d'eau arborant une turbidité très élevée furent utilisées pour déterminer le potentiel d'un prétraitement de coagulation/floculation pour retirer les matières en suspension de l'eau en fonction des extrêmes de température de l'eau de surface dans la région de l'est de l'Ontario. Il s'est avéré que la diminution de la température ralenti [i.e. ralentit] le processus de coagulation/floculation, mais que ce ralentissement peut être compensé par l'utilisation d'une dose de produit coagulant (polychlorure d'aluminium) plus importante. Pour l'ensemble des types d'eau testées [sic], une dose de polychlorure d'aluminium (PACl) de 0,05 ml l[indice supérieur -1] peut être utilisée efficacement dans plusieurs conditions.L'utilisation de l'absorbance UV[indice inférieur 254nm], indicateur de la concentration en matières organiques, s'est révélée être un très bon indice de la dose de PACl à utiliser pour traiter les types d'eau prélevée dans l'est de l'Ontario. Certaines bactéries présentes dans les sources d'eau de surface peuvent exprimer des patrons de résistance à différents antibiotiques. La coagulation/floculation provoque la décantation de toutes matières en suspension au fond d'un réservoir, incluant ces bactéries. En laboratoire, l'utilisation d'une dose de PACl de 0,05 ml l[indice supérieur -1] n'a pas démontré un effet bactéricide assez puissant pour l'inactivation ou l'élimination de deux souches de E. coli. Le processus de coagulation/floculation provoque cependant la décantation d'une grande fraction de ces bactéries pour les concentrer au fond d'un récipient de jar test. La concentration des bactéries dans la boue de coagulation/floculation n'a pas permis l'augmentation du taux de transfert d'un plamside [i.e.plasmide] codant pour des gènes de résistance à différents antibiotiques lorsque les conditions de température (22-25 [degrés Celsius) et les concentrations de bactéries (10[indice supérieur 4] UFC ml[indice supérieur -1]) étaient légèrement supérieures aux conditions extrêmes rencontrées en Ontario pendant les deux années d'échantillonnage. Cependant, le transfert du plasmide utilisé a été démontré lorsque les conditions favorables (37[degrés Celsius] et 10[indice supérieur 8] UFC ml[indice supérieur -1]) au développement bactérien ont été utilisées. Dans l'industrie de la transformation laitière, l'eau utilisée arbore habituellement une qualité physico-chimique acceptable, mais peut être contaminée à l'intérieur de l'usine par des bactériophages lactiques, prédateurs des ferments lactiques utilisés pour la transformation du lait.L'efficacité de différents systèmes de traitement déjà présents sur le marché comme l'ultraviolet (UV), l'ozonation et la filtration membranaire fut évaluée pour l'élimination de deux types de bactériophages lactiques communs.L'utilisation d'une dose d'irradiation UV de 1200 à 1300 mJ?cm[indice supérieur 2-1] a permis l'inactivation des deux types de bactériophages ajoutés dans l'eau à une concentration de 10[indice supérieur 6] UFP ml[indice supérieur -1]. Pour ce qui est de l'ozonation, l'utilisation d'une concentration d'ozone dissout dans l'eau de 0,94 à 2,14 ppm a permis l'inactivation des deux types de bactériophages ajoutés dans l'eau à une concentration de 10[indice supérieur 6] UFP ml[indice supérieur -1] suite à un temps de contact de deux minutes. En dernier lieu, l'utilisation de membranes d'ultrafiltration et de nanofiltration n'a pas été en mesure de retirer complètement les deux types de bactériophages lactiques utilisés dans nos conditions expérimentales.

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: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.006

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
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 head0.015
GPT teacher head0.238
Teacher spread0.223 · 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
GenreMethods

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

Citations0
Published2009
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