Fate, Partitioning, and Mass Loading of Polybrominated Diphenyl Ethers (PBDEs) during the Treatment Processing of Municipal Sewage
Notice bibliographique
Résumé
Sewage treatment plant (STP) effluents are likely a major source of contamination for PBDEs, especially in the receiving water bodies of local aquatic environments surrounding the location of these discharges. Congeners of the pentaBDE mixture, 2,2,',4,4'-tetrabromodiphenyl ether (BDE47), 2,2,',4,4',5-pentabromodiphenyl ether (BDE99), 2,2,',4,4',6-pentabromodiphenyl ether (BDE100), 2,2,',4,4',5,5'-hexabromodiphenyl ether (BDE153), and 2,2,',4,4',5,6'-hexabromodiphenyl ether (BDE154), are of great environmental concern in North America due to their persistence, potential for bioaccumulation, and >97% use of the global production of the mixture in the region. Detailed characterization of the distribution of eight PBDE congeners (2,4,4'-tribromoDE (BDE28) and BDE47, 99, 100, 138, 153, 154, and 183) was carried out at five sites along the treatment process at an activated sludge-type secondary treatment municipal STP facility. PentaBDE mixture congeners, sigma5PBDE (sum of BDE47, 99, 100, 153, and 154) accounted for >98% of the total (sigma 8) PBDE concentration at all sites, with over 80% of the composition being BDE47 and BDE99. Presence of dissolved organic matter affected the mobility of PBDEs during the initial stages of the treatment process. About 9% of the influent mass of sigma5PBDE to the facility is estimated to be discharged into the Little River (leading to the Detroit River) with the final effluent, resulting in an estimated mass loading of approximately 0.7 kg/year. The total mass loading of sigma5PBDE to the Detroit River is expected to be much larger as effluent from this facility accounts for <10% of the total STP discharges to the river.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».