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Enregistrement W2122927053 · doi:10.1002/etc.3085

Linking drugs of abuse in wastewater to contamination of surface and drinking water

2015· article· en· W2122927053 sur OpenAlexafffund
Angela Rodayan, Shadi Afana, Pedro A. Segura, Tamanna Sultana, Chris D. Metcalfe, Viviane Yargeau

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensTrent UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBenzoylecgonineWastewaterEnvironmental chemistrySewage treatmentMethadoneContaminationEnvironmental scienceChemistryMetabolitePharmacologyEnvironmental engineeringMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concentrations of 17 drugs of abuse, including cocaine, several amphetamines, opioid drugs, and 2 metabolites--benzoylecgonine, a metabolite of cocaine, and 2-ethylidene-1,5-dimethyl-3,3-diphenylpyrolidine, a metabolite of methadone--were investigated in an urban watershed that is heavily impacted by discharges of municipal wastewater. The artificial sweetener sucralose was also monitored as a persistent tracer of contamination from municipal wastewater. Monitoring was conducted in a municipal wastewater treatment plant (WWTP) and at sites upstream and downstream of the WWTP discharge, as well as in a drinking water treatment plant (DWTP) located 19 km downstream of the WWTP discharge that withdraws raw water from the river. Drug concentrations were monitored with polar organic chemical integrative samplers deployed for 2 wk in the river and in the WWTP and DWTP. Several of the investigated compounds exhibited a decrease in concentration with distance downstream from the wastewater discharge into the river, but there was little attenuation of sucralose, cocaine, benzoylecgonine, morphine, acetylmorphine, acetylcodeine, and oxycodone. Heroin and methadone were not detected at any sample locations. Amphetamine, methamphetamine, 3,4-methylenedioxy-methamphetamine, and 2-ethylidene-1,5-dimethyl-3,3-diphenylpyrolidine were not detected in the samples collected at the drinking water intake. Many of the drugs of abuse were not removed effectively in the DWTP, including cocaine, benzoylecgonine, methylenedioxyamphetamine, ephedrine, and several prescription opioids, most probably because the DWTP was operating at or above its rated treatment capacity. These data indicate that there can be transport of drugs of abuse from wastewater sources into drinking water in urban watersheds.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations85
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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