Effect of pre- and post- UV disinfection conditions on photoreactivation of fecal coliforms from a physiochemical wastewater effluent
Bibliographic record
Abstract
Diminuer la photoréactivation des bactéries suivant leur désinfection à l’UV peut entraîner une baisse considérable des coûts du capital et d’opération. Les objectifs de cette étude visent à déterminer quelles conditions, avant ou après le rayonnement à l’UV, permettent de diminuer la photoréactivation des coliformes fécaux contenus dans les eaux traitées de la Station d’Épuration des Eaux Usées de Montréal. Les résultats indiquent qu’à des doses d’UV de 10 et 20 mJ/cm2, un retard de 3 heures à l’illumination photoréactivante permet de prévenir la photoréactivation. De plus, une lumière photoréactivante de minimum 440 lux est nécessaire pour initier la photoréactivation, et 700 lux et plus est requis pour obtenir une photoréactivation maximale.Des expériences supplémentaires démontrent qu’une irradiation à la lumière visible avant ou pendant la désinfection à l’UV permet de diminuer la photoréactivation. L’effet est plus grand pour les bactéries d’hiver, chez lesquelles la photoréactivation diminue de moitié. Aussi, l’effet de la pré-illumination à la lumière visible est conservé pendant au moins 30 minutes. Finalement, les résultats suggèrent que les bactéries d’été ont une plus grande sensibilité à l’inactivation à l’UV et une plus faible capacité à photoréactiver que leurs consoeurs d’hiver.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
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.
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".