Factors Influencing Formation of Trihalomethanes in Drinking Water: Results from Multivariate Statistical Investigation of the Ontario Drinking Water Surveillance Program Database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The presence of trihalomethanes (THMs) in drinking water is an important issue in the context of their potential health effects. Numerous studies have developed models in the past three decades relating THMs concentrations to different factors (e.g., dissolved organic carbon [DOC], chlorine dose, pH, etc.). Previous studies characterized the importance of specific factors through controlled studies using synthetic water or source waters from a small number of water treatment plants. Few studies have reported looking for factors related to THMs formation system-wide across many different water supply systems, and in environments where many factors vary simultaneously. This study presents the results of a multivariate statistical analysis for 162 water supply systems in Ontario, Canada for 2000 to 2004. Principal component analysis (PCA) was applied to determine important factors and possible clusters of variation. PCA identified DOC, chlorine dose, pH, temperature, and reaction time as significant factors for THMs formation. Separate clusters were observed for DOC-colour; chlorine dose-total/free residual chlorine; and hardness-alkalinity. Each cluster indicated factors varying together and representing significant variation. Temperature and pH were found significant and uncorrelated throughout the analysis. The multivariate analysis is the first phase of a continuing investigation into THMs formation with the ultimate goal of developing a predictive model, which can be used to perform human health risk-cost balance studies for drinking water quality management.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».