MétaCan
Menu
Back to cohort

Optimisation de la filière de filtres plantés pour l'épuration d'eaux usées municipales en climat continental nordique

2020· dissertation· W7148750933 on OpenAlexaboutno aff
Zhanna Grebenshchykova

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Language
FieldEnvironmental Science
TopicConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisCold climateAir temperature

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le système de filtres plantés (FP) représente une solution alternative pour le traitement des eaux usées domestiques des petites communes et permet de respecter les normes de rejet dans de nombreux pays aux climats tempérés ou tropicaux. Dans la province de Québec (Canada), environ 49% des municipalités ont une taille inférieure à 1000 équivalent-habitants (EH) et sont partiellement ou pas équipées d'installation d'assainissement, ce qui met en évidence un besoin important. Toutefois, les dispositifs les plus intéressants de type filtres plantés à flux vertical ne peuvent pas être utilisés comme tel en climat froid et nécessitent des adaptations. Ce manuscrit propose donc l'étude d'innovations permettant de mettre en œuvre une solution de filtres plantés adaptés aux particularités du climat continental froid. Dans ce travail de thèse, la mise en œuvre d'un système à filtre planté vertical compact a été étudiée selon trois axes : 1) étude du fonctionnement général et des performances épuratoires, 2) suivi des propriétés thermiques durant la période hivernale et 3) étude sur le choix et l'utilisation d’espèces ligneuses. Ce travail de thèse a validé la filière de FP proposé pour l’application en climat froid en mettant en évidence le haut niveau de performances épuratoire ainsi qu’une forte résistance du lit filtrant aux conditions de gel. Les espèces ligneuses sont une solution appropriée pour ce type de système de traitement.

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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.071
Threshold uncertainty score0.140

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.008
GPT teacher head0.256
Teacher spread0.248 · 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
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicConstructed Wetlands for Wastewater TreatmentFrench-language works237,207