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Record W7053282619

Validation et transfert des techniques d'ozonation dans un objectif d'améliorer la qualité des eaux d'élevage piscicole

2024· other· fr· W7053282619 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueEspace ÉTS (ETS) · 2024
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNucleofectionDichlorofluoresceinContext (archaeology)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le projet fait partie du Programme Innovamer 2017-2019 qui a financé les initiatives de recherche
\net d’innovation du domaine agroalimentaire québécois. Ce projet consiste à valider le traitement
\nd’ozonation des eaux d’élevage piscicole dans le but d’améliorer la qualité physico-chimique et
\nmicrobiologique de ces eaux. La production des poissons dans les systèmes d'aquaculture en
\nrecirculation accumule des matières particulaires et dissoutes (organiques et inorganiques). Les
\nparticules en suspension peuvent irriter les branchies et le tissu externe des poissons, affaiblissant
\nleur système immunitaire et aboutissant à une plus grande sensibilité aux agents pathogènes (tels
\nque des bactéries, des parasites, des champignons et des virus). Le projet découle de la volonté
\nde l’industrie piscicole québécoise d’augmenter l’efficience de la production de poissons dans des
\nsystèmes de production avec une recirculation de l’eau en utilisant un système d’ozonation. À
\ncette fin, le projet a évalué la performance de l’ozone pour améliorer la qualité de l’eau d’élevage
\npiscicole (chimique, physico-chimique et microbiologique) à plusieurs échelles (laboratoire, préessai
\nde terrain et bassin de grossissement). En guise d’étude de cas, le projet a été mené
\nconjointement avec la pisciculture Gilbert.
\nLa méthodologie a consisté à faire des essais en laboratoire avec l’eau de la pisciculture, puis à
\nl’échelle pilote sur le terrain et en conditions réelles. Les paramètres de qualité de l’eau pertinents
\nen pisciculture ont été caractérisés en utilisant les méthodes standardisées.
\nLes essais ont démontré que l’ozonation de l’eau d’alevinage et d’un bassin de grossissement
\naméliore la qualité de l’eau. L’ozonation transforme la matière organique et les matières solides
\net améliore les aspects esthétiques de l’eau. De plus, l’ozonation assure une désinfection
\nadéquate pour réduire les microorganismes de l’eau et les infections des poissons. Durant les
\nessais en conditions réelles, une consommation supérieure de nourriture du bassin dont la boucle
\nde recirculation était traitée à l’ozone a été observée en comparaison avec un bassin de
\nréférence. De plus, aucun effet apparent n'a été observé sur le système de filtration biologique.
\nFinalement, aucune mortalité de poisson provoquée par l’ozonation n’a été observé.
\nLes résultats obtenus ont permis d’établir une marche à suivre de la mise en place d’un système
\nd’ozonation en neuf étapes ainsi qu’un protocole d’utilisation de l’ozone sur l’eau d’alevinage.
\nCes deux éléments établissent la base des meilleures pratiques de gestion et d’opération d’un
\nsystème d’ozonation. En conclusion, il est recommandé d’utiliser l’ozonation pour améliorer la
\nqualité de l’eau dans un système de pisciculture à recirculation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.897
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.2170.002

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 head0.297
Teacher spread0.282 · 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; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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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Published2024
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