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Enregistrement W1977094597 · doi:10.5942/jawwa.2012.104.0037

Nationwide assessment of nitrosamine occurrence and trends

2012· article· en· W1977094597 sur OpenAlexaboutno aff
Caroline Russell, Nicole Blute, Steve Via, Xueying Wu, Zaid K. Chowdhury

Notice bibliographique

RevueAmerican Water Works Association · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Water Works Association
Mots-clésChloramineNitrosamineChemistryEnvironmental chemistryDisinfectantN-NitrosodimethylamineChromatographyChlorineOrganic chemistryCarcinogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nitrosamine data reported from the first rounds of samples collected under the second Unregulated Contaminants Monitoring Rule (UCMR2) and the Ontario Drinking Water Surveillance Program were reviewed to assess the frequency and magnitude of occurrence and the effect of disinfectant type and other treatment factors on reported nitrosamine concentrations. Initial monitoring data reveal that N‐nitrosodimethylamine (NDMA) was detected in drinking water at concentrations higher than the UCMR2 minimum reporting level (MRL) of 2 ng/L in 1 of every 10 samples. Other nitrosamines (e.g., N‐nitrosodiethylamine, N‐nitroso‐di‐n‐butylamine, N‐nitrosopyrrolidine, and N‐nitroso‐methylethylamine) were rarely detected at levels above their MRLs. NDMA was primarily detected in systems using chloramines, with more than two thirds of all chloraminated water systems detecting NDMA in at least one sample. Follow‐up survey results from 45 water systems participating in UCMR2 and 6 water systems from Ontario, Canada, generally followed expected trends based on the literature. NDMA occurrence was more frequent and concentrations were higher in water systems having long contact times with chloramines. A comparison of maximum‐residence‐time distribution system samples with entry point samples indicates that NDMA concentrations may increase in a chloraminated distribution system if precursors have not fully reacted at the entry point.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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