Analysis of Emerging Disinfection By‐Products in Drinking Water
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disinfection by‐products (DBPs) were detected in drinking water over 35 years ago. Since then identification of DBP species has closely paralleled advances in analytical chemistry. Today over 600 individual DBP species, representing several chemical classes, have been identified in drinking water. Potential DBP health concerns reported by some toxicology and epidemiology studies include elevated risks of developing certain cancers or adverse reproductive outcomes. New drinking water regulations must be evidence‐based, requiring next‐generation DBP studies that better link advances in analytical methods with a focus on DBPs that have the biological plausibility to cause the adverse outcomes we seek to avoid. The strategic development of the nationwide DBP occurrence study in the United States has helped to refocus today's global DBP research agenda toward a new generation of emerging DBPs of health significance. Notable DBP classes now being studied include: halonitromethanes, haloamides, halogenated furanones, haloaldehydes, haloquinones, as well as N‐nitrosamines and iodo‐DBPs. Improvements in extraction, separation, and detection technologies have improved our ability to identify DBP species that were once difficult, if not impossible, to detect by gas chromatography methods. Liquid chromatography/mass spectrometry applications are providing new insights into the monitoring of nonvolatile, high‐molecular‐weight, highly polar, hydrophilic, and thermally labile target compounds in drinking water. On‐line monitoring and expanded studies evaluating swimming pool exposures are the latest innovations in the ongoing interdisciplinary research related to the analysis of emerging DBPs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle