The assessment of population exposure to chlorination by-products: a study on the influence of the water distribution system
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The relationship between chlorination by-products (CBPs) in drinking water and human health outcomes has been investigated in many epidemiological studies. In these studies, population exposure assessment to CBPs in drinking water is generally based on available CBP data (e.g., from regulatory monitoring, sampling campaigns specific to study area). Since trihalomethanes (THMs) and haloacetic acids (HAAs) are the most documented CBP classes in drinking water, they are generally used as indicators of CBP exposure. METHODS: In this paper, different approaches to spatially assign available THM and HAA concentrations in drinking water for population exposure assessment purposes are investigated. Six approaches integrating different considerations for spatial variability of CBP occurrence within different distribution systems are compared. For this purpose, a robust CBP database (i.e., high number of sampling locations selected according to system characteristics) corresponding to nine distribution systems was generated. RESULTS AND CONCLUSION: The results demonstrate the high impact of the structure of the distribution system (e.g., presence of intermediary water infrastructures such as re-chlorination stations or reservoirs) and the spatial variability of CBPs in the assigned levels for exposure assessment. Recommendations for improving the exposure assessment to CBPs in epidemiological studies using available CBP data from water utilities are also presented.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».