Documents dont l'auteur est "Hachad, Mounia"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Article de revue
Jayme, G., Liu, J.-L., Gálvez, J. H., Reiling, S. J., Celikkol-Aydin, S., N’Guessan, A., Lee, S., Chen, S.-H., Tsitouras, A., Sánchez-Quete, F., Maere, T., Goitom, E., Hachad, M., Mercier, É., Loeb, S. K., Vanrolleghem, P. A., Dorner, S., Delatolla, R., Shapiro, B. J., ... Snutch, T. P. (2024). Combining Short- and Long-Read Sequencing Technologies to Identify SARS-CoV-2 Variants in Wastewater. Viruses, 16(9), 1495 (15 pages). Disponible
Hachad, M., Burnet, J.-B., Sylvestre, É., Duy, S. V., Villemur, R., Sauvé, S., Prévost, M., Qiu, J., Pang, X., & Dorner, S. (2024). β-D-glucuronidase activity triggered monitoring of fecal contamination using microbial and chemical source tracking markers at drinking water intakes. Water Research, 254, 121374 (10 pages). Disponible
Sylvestre, É., Burnet, J.-B., Dorner, S., Smeets, P., Medema, G., Villion, M., Hachad, M., & Prévost, M. (2021). Impact of Hydrometeorological Events for the Selection of Parametric Models for Protozoan Pathogens in Drinking-Water Sources. Risk Analysis, 41(8), 1413-1426. Lien externe
Sylvestre, É., Prévost, M., Burnet, J.-B., Pang, X., Qiu, Y., Smeets, P., Medema, G., Hachad, M., & Dorner, S. (2021). Demonstrating the reduction of enteric viruses by drinking water treatment during snowmelt episodes in urban areas. Water Research X, 11. Lien externe
Sylvestre, É., Prévost, M., Burnet, J.-B., Smeets, P., Medema, G., Hachad, M., & Dorner, S. (2021). Using surrogate data to assess risks associated with microbial peak events in source water at drinking water treatment plants. Water Research, 200, 10 pages. Lien externe
Hajj-Mohamad, M., Hachad, M., Deschamps, G., Sauvé, S., Villemur, R., Blais, M.-A., Prévost, M., & Dorner, S. (2019). Fecal contamination of storm sewers: Evaluating wastewater micropollutants, human-specific Bacteroides 16S rRNA, and mitochondrial DNA genetic markers as alternative indicators of sewer cross connections. Science of The Total Environment, 659, 548-560. Lien externe
Yarahmadi, H., Duy, S. V., Hachad, M., Dorner, S., Sauve, S., & Prévost, M. (2018). Seasonal variations of steroid hormones released by wastewater treatment plants to river water and sediments: Distribution between particulate and dissolved phases. Science of The Total Environment, 635, 144-155. Lien externe
Thèse de doctorat
Hachad, M. (2021). Priorisation des sources de contamination fécale en milieu urbain : pertinence de l'utilisation de marqueurs moléculaires et chimiques comme traceurs de rejets d'eaux usées [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible