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Enregistrement W2001207090 · doi:10.1039/c5em00093a

Temporal analysis of E. coli, TSS and wastewater micropollutant loads from combined sewer overflows: implications for management

2015· article· en· W2001207090 sur OpenAlexaff
Anne-Sophie Madoux-Humery, Sarah Dorner, Sébastien Sauvé, Khadija Aboulfadl, Martine Galarneau, Pierre Servais, Michèle Prévost

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensUniversité de MontréalPolytechnique MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCombined sewerOutfallWastewaterEnvironmental scienceStormwaterFirst flushTotal suspended solidsHydrology (agriculture)Sewage treatmentSanitary sewerEnvironmental engineeringSurface runoffChemical oxygen demandEngineeringEcologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A combined sewer overflow (CSO) outfall was monitored to assess the impact of temporal mass loads on the appropriateness of treatment options. Instantaneous loads (mass per s) varied by approximately three orders of magnitude during events (n = 9 in spring, summer and the fall) with no significant seasonal variations. The median fraction of total loads discharged with the first 25% of the total volume ranged from 28% (theophylline) to 40% (Total Suspended Solids (TSS)) and loads remained high for the duration of the events. E. coli and TSS loads originated primarily from wastewater (WW) (63% and 75%, respectively). However, a mix of stormwater (SW) and sewer deposit (SD) resuspension contributed from 73 to 95% for the first 50% of the volume discharged of total TSS loads for 2 events. The contribution of SD resuspension was not negligible for Wastewater Micropollutants (WWMPs), especially for carbamazepine. Sustained high loads over the course of CSOs highlight the need to revisit current CSO and SW management strategies that focus on the treatment of early discharge volumes.

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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations43
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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