Protecting our Great Lakes: assessing the effectiveness of wastewater treatments for the removal of chemicals of emerging concern
Notice bibliographique
Résumé
The Great Lakes and their connecting channels form the largest fresh surface water system on earth. Over the past 10 years, focus on environmental monitoring has shifted to an array of recently discovered compounds known as ‘chemicals of emerging concern’ (CEC). These chemicals are found in products used daily in households, businesses, agriculture and industry, such as flame retardants, pharmaceuticals, personal care products, and pesticides. Wastewater treatment plants are among the important pathways by which CEC enter the Great Lakes, with concentrations highest in the vicinity of wastewater discharges. Treated sewage is often discharged into the nearshore waters, which also provide a source of drinking water to the public. In 2009–2011, the International Joint Commission addressed the need to assess the effectiveness of existing wastewater treatment technologies in the basin to remove CEC, as well as to gain insight on potential advanced technologies to improve their removal. This assessment encompassed three major activities, development of an inventory of municipal wastewater treatment plants that discharge in the basin; a survey of detailed operational data for selected wastewater facilities; and a comprehensive literature review and analysis of the effectiveness of various wastewater treatment technologies to remove chemicals of emerging concern.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».