Linking drugs of abuse in wastewater to contamination of surface and drinking water
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».