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Record W7006313284

Traitement semi-passif des nitrates issus de drainage minier en climats froids

2024· other· fr· W7006313284 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspaceINRS Institutional Digital Repository (Institut National de la Recherche Scientifique) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldEconomics, Econometrics and Finance
TopicDiverse Scientific and Economic Studies
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
KeywordsCambisolNitrate
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le nitrate est un contaminant retrouvé couramment dans les eaux souterraines et peut avoir des impacts négatifs sur l’environnement, la santé humaine et animale. L'exploitation minière peut contribuer à la libération dans l’environnement de nitrates part l’utilisation d’explosifs et le traitement des minéraux. Les eaux impactées peuvent être traitées à l'aide de diverses technologies actives, passives et semi-passives. Les systèmes de traitement passifs et semipassifs reposent sur des processus biologiques et ont été identifiés comme des techniques préférentielles, en particulier dans les scénarios de post-fermeture. Cependant, ces processus peuvent être inhibés par les conditions extrêmes associées au climat subarctique du Nord du Canada. L'objectif de ce projet est d'adapter un système de traitement des nitrates aux conditions d'une mine de cuivre subarctique dans le territoire du Yukon, au Canada. L'inoculum prélevé dans la mine a été développé dans une série de bioréacteurs à l'échelle laboratoire et s'est avéré capable d'éliminer efficacement les nitrates par dénitrification. Divers substrats disponibles localement dans le Nord ont été testés en tant que sources de carbone pour soutenir la dénitrification biologique. Les bioréacteurs d’une capacité de 5 litres ont été conçus pour faire face aux concentrations moyennes rencontrées à la dite mine ainsi qu’au pire scénario envisagé par ce partenaire minier. Toutes les sources de carbone testées ont soutenu la dénitrification à des degrés divers. Une plante invasive, Melilotus albus, a été sélectionnée comme source de carbone optimale pour d'autres tests de bioréacteur en raison de sa propension à coloniser les sites miniers perturbés. Des tests en colonne ont été réalisés pour évaluer l'impact de la température et du temps de rétention hydraulique sur la capacité d'élimination des nitrates de l'inoculum avec Melilotus albus comme source de carbone. Deux bioréacteurs ont été maintenus à 5°C et comparés aux deux fonctionnant à température ambiante. Deux colonnes ont été opérées avec un temps de rétention hydraulique court d'environ 15 heures, tandis que les deux autres ont été maintenues avec un temps de rétention longs d'environ 115 heures. Les résultats suggèrent que l'augmentation du temps de rétention hydraulique peut favoriser l'élimination des nitrates par temps froid. Les résultats des tests à l'échelle du laboratoire orienteront la conception d'un système de traitement à l'échelle pilote à l'avenir. En abordant les défis posés par la contamination par les nitrates dans les environnements miniers, cette recherche contribue non seulement à l'avancement des pratiques de remédiation durable, mais aussi aidera à répondre aux besoins de l'industrie et aux exigences réglementaires

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)0.000
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 score0.052
Threshold uncertainty score0.104

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
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 head0.087
GPT teacher head0.296
Teacher spread0.209 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes2
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