Validation et transfert des techniques d'ozonation dans un objectif d'améliorer la qualité des eaux d'élevage piscicole
Bibliographic record
Abstract
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.217 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".