A Decision Support System for Drinking Water Production Integrating Health Risks Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The issue of drinking water quality compliance in small and medium scale water services is of paramount importance in relation to the 98/83/CE European Drinking Water Directive (DWD). Additionally, concerns are being expressed over the implementation of the DWD with respect to possible impacts on water quality from forecast changes in European climate with global warming and further anticipated reductions in north European acid emissions. Consequently, we have developed a decision support system (DSS) named ARTEM-WQ (AwaReness Tool for the Evaluation and Mitigation of drinking Water Quality issues resulting from environmental changes) to support decision making by small and medium plant operators and other water stakeholders. ARTEM-WQ is based on a sequential risk analysis approach that includes consideration of catchment characteristics, climatic conditions and treatment operations. It provides a holistic evaluation of the water system, while also assessing human health risks of organic contaminants potentially present in treated waters (steroids, pharmaceuticals, pesticides, bisphenol-a, polychlorobiphenyls, polycyclic aromatic hydrocarbons, petrochemical hydrocarbons and disinfection by-products; n = 109). Moreover, the system provides recommendations for improvement while supporting decision making in its widest context. The tool has been tested on various European catchments and shows a promising potential to inform water managers of risks and appropriate mitigative actions. Further improvements should include toxicological knowledge advancement, environmental background pollutant concentrations and the assessment of the impact of distribution systems on water quality variation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».