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Enregistrement W2143851811 · doi:10.1897/07-238.1

Laboratory calibration and field deployment of the Polar organic chemical integrative sampler for pharmaceuticals and personal care products in wastewater and surface water

2007· article· en· W2143851811 sur OpenAlexaff
Sherri L. MacLeod, Evelyn L. McClure, Charles S. Wong

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental impact of pharmaceuticals and personal care productsWastewaterEffluentEnvironmental chemistryEnvironmental scienceSurface waterChemistrySampling (signal processing)Aquatic environmentAnalyteSewage treatmentCalibrationPartition coefficientEnvironmental engineeringChromatographyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aqueous sampling rates for 25 pharmaceuticals and personal care products (PPCPs) were determined on the commercially available passive Polar Organic Chemical Integrative Sampler (POCIS). To date, POCIS calibration has only been carried out for a handful of compounds. Uptake rates were 0.040 to 2.462 L/d under conditions of flowing water; quiescent conditions resulted in uptake rates between 0.016 and 0.223 L/d. The uptake of many PPCPs appears to be boundary-layer controlled, as indicated by higher sampling rates under flowing conditions. Sampling rates were corrected for analyte dissipation rates, and some correlations with octanol-water partition coefficients were noted. Field deployments of POCIS in wastewater effluent and surface waters had time-weighted average concentrations derived from laboratory calibrations that were consistent with regular grab samples. This work indicates that POCIS can be used as a quantitative tool for measuring PPCPs in the aquatic environment.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations195
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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