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Record W7042913260

Quand les communautés microbiennes entrent en collision : l'impact de la dynamique des communautés microbiennes des eaux usées après un traitement conventionnel et une phytofiltration

2021· dissertation· fr· W7042913260 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnvironment and Climate Change Canada
KeywordsPopulationPopulation structureEnvironmental factor
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'eau est une ressource essentielle et sa gestion devient de plus en plus importante à mesure que la population mondiale augmente. L'utilisation des ressources en eau génère des eaux usées qui peuvent être dangereuses pour la santé humaine et l'environnement si elles ne sont pas correctement traitées. Le traitement conventionnel des eaux usées utilise l'aération pour stimuler les microbes qui diminuent les contaminants ; cependant, il est coûteux financièrement et énergétiquement, ce qui peut entraîner un traitement limité, voire inexistant, dans les régions ne disposant pas de ressources financières suffisantes. Les progrès de la phytotechnologie ont permis de découvrir que les arbres à haut pouvoir filtrant tels que Salix miyabeana (saule), peuvent être utilisés pour traiter les eaux usées avec l'aide de leurs communautés microbiennes rhizosphériques. Cette dissertation vise à évaluer l'utilisation de la phytofiltration comme méthode de traitement des eaux usées d'un point de vue microbien en comprenant d'abord les communautés microbiennes du traitement conventionnel des eaux usées et en évaluant ensuite les effets de l'irrigation des eaux usées sur une communauté microbienne de la rhizosphère. La compréhension des similitudes ou des différences de ces communautés microbiennes ouvre la voie à l'utilisation de différentes communautés microbiennes dans différents environnements pour atteindre des objectifs similaires (par exemple, l'élimination des déchets des eaux usées). La compréhension des communautés microbiennes présentes permettra de déduire et de comprendre leurs processus de remédiation potentiels, ce qui contribuera à ouvrir l'utilisation des communautés microbiennes (méthodes biologiques) dans diverses applications. Dans le chapitre 1, la communauté microbienne et les constituants des eaux usées provenant des eaux usées primaires, des boues activées et des effluents d'une petite station d'épuration ont été caractérisés et comparés tout au long des étapes du traitement. Les résultats montrent que les communautés microbiennes de chaque étape de traitement sont contrastées les unes par rapport aux autres, et que le processus d'aération est un facteur majeur de changement de la communauté en sélectionnant des bactéries capables de fonctions telles que l'oxydation de l'ammoniac et des nitrites et contre des fonctions telles que la dégradation des polymères végétaux. Les résultats suggèrent également que la concentration de différents constituants des eaux usées (c'est-à-dire le réservoir de ressources), tels que les protéines ou les nitrates et nitrites, joue également un rôle dans la composition de la communauté microbienne. Enfin, les données suggèrent que le traitement des eaux usées ne suffit pas à éliminer de nombreuses bactéries de 3 l'eau, car de nombreuses espèces anaérobies sont présentes en abondance relative élevée dans les effluents. De plus, certaines espèces potentiellement dangereuses présentes dans les effluents sont rejetées dans les eaux de surface. Dans le chapitre 2, la communauté microbienne, ainsi que la composition du sol, d'une rhizosphère de saule témoin, d'une rhizosphère irriguée par de l'eau potable et d'une rhizosphère irriguée par des eaux usées, ont été évaluées et comparées. Les résultats ont montré que la rhizosphère témoin contient de nombreuses espèces contribuant à la promotion de la croissance des plantes et que l'irrigation à l'eau potable a peu d'effet sur la communauté microbienne de la rhizosphère. Vingt-sept pour cent des ESV de la rhizosphère sont différentiellement abondants dans le sol irrigué par les eaux usées par rapport au contrôle, avec une augmentation significative de 95 %. L'irrigation par les eaux usées enrichit de nombreuses espèces avec des caractéristiques favorisant la croissance des plantes et ajoute de nouvelles bactéries à la rhizosphère qui ne sont pas présentes dans le sol témoin et présentent des caractéristiques bénéfiques telles que la fixation de l'azote et l'oxydation du soufre. Cette étude est un regard nouveau sur la réaction de la communauté microbienne de la rhizosphère d'un saule naturel à la phytofiltration des eaux usées au niveau de la taxonomie des espèces. Cette thèse caractérise les communautés microbiennes des eaux usées et de la rhizosphère des saules dans le contexte du traitement des eaux usées et de la phytofiltration. D'un point de vue microbien, la phytofiltration des eaux usées semble être une alternative viable au traitement conventionnel des eaux usées car elle diminue les bactéries des eaux usées, augmente les bactéries de la rhizosphère favorisant la croissance des plantes et fournit des nutriments aux arbres.

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: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.042

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.001

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 head0.011
GPT teacher head0.203
Teacher spread0.191 · 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".

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Published2021
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