Modeling the loading and fate of estrogens in wastewater treatment plants
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Endocrine-disrupting compounds may produce infertility, nervous system disorders, and improper functioning of the immune system in humans and wildlife. Estrogens are classified as the most potent and common endocrine-disrupting compounds and the major point source for estrogen is municipal wastewater. Monitoring of estrogen is challenging, expensive, and intermittent; and therefore, the focus of this work is modeling estrone, 17β-estradiol, and 17α-ethynylestradiol concentrations from wastewater treatment plants in Calgary and Edmonton, Alberta, and Brandon, Manitoba. Demographic groups, excretion rates, population estimates, average daily flows, calculated estrogen transformation, calibration, calculated influent-to-effluent reduction percentages, and a treatment unit removal matrix are used to determine loading estimations of estrogen. Predicted average concentrations for EE2 and E2 in all the study sites exceed the threshold concentrations that could induce vitellogenin production by order of 13 and 2.3, respectively. The results demonstrate reasonable accuracy against previous measurements with r2 values ranging from 0.79 to 0.99 and RMSE values ranging from 0.5 to 9.4 ng/l and findings are consistent with concentrations reported in the literature. Upon further calibration with additional local data, the model may be used as a risk assessment analysis tool for these contaminants of concern.
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.
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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 découle