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Enregistrement W2469762967 · doi:10.2166/wpt.2016.036

Occurrence, environmental impacts and removal of legacy and emerging contaminants from two wastewater and one water treatment plant in Southern Ontario. Part II: environmental impacts

2016· article· en· W2469762967 sur OpenAlexaffabout
Shahram Tabe, Joanne L. Parrott, Monica Nowierski, Vince Pileggi, Sonya Kleywegt, Paul Yang

Notice bibliographique

RevueWater Practice & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of WindsorMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentSewage treatmentVitellogeninWastewaterEnvironmental scienceEnvironmental chemistryMinnowContaminationAcute toxicityBioassayEnvironmental engineeringToxicologyBiologyToxicityFish <Actinopterygii>EcologyChemistryFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is part two of a paper about the potential environmental impacts of treated effluent from a wastewater treatment plant (WWTP) discharging to the Detroit River in Windsor, Ontario, Canada. The WWTP uses conventional activated sludge with nitrification. The assessment was conducted over six months using a variety of established tests, including in vitro cell-based screening assays, as well as acute, chronic and full-life cycle in vivo exposures. Effluent monitoring included pharmaceutically active compounds and endocrine disrupting compounds. No tests reported significant toxicity. However, enhanced algal growth was observed in a Pseudokerchneriella subcapitata growth inhibition test. In full life-cycle fathead minnow exposure, liver-somatic index changes were noted in exposed fish – increases for males, decreases for females – and production of viable fry decreased. Neither alteration is thought biologically significant. Because the effluent is diluted substantially by the receiving water, the level of risk posed to aquatic receptors and the environment is probably negligible.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,108

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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