A critical review of the occurrence, detection, and treatment of Δ<sup>9</sup>-tetrahydrocannabinol in aquatic environments
Notice bibliographique
Résumé
The main psychoactive compound in marijuana, Δ 9 -tetrahydrocannabinol (THC), and its metabolites are emerging organic contaminants that have been detected in waste and surface waters around the globe. This paper aims to review the recent literature regarding the detection, occurrence, and treatment of THC and its main metabolites, 11-hydroxy-Δ 9 -tetrahydrocannabinol (THC-OH), and 11-nor-9-carboxy-Δ 9 -tetrahydrocannabinol (THC-COOH). Detection methods for THC, THC-OH, THC-COOH, and other cannabinoids have advanced in recent years with the development of sensitive analytical techniques (e.g., gas chromatography or liquid chromatography with mass spectrometry). Using online or offline solid phase extraction (SPE) has enabled detection at nanogram and picogram per litre concentrations. THC-COOH has been detected in untreated and treated wastewater up to 2500 and 750 ng·L –1 , surface water over 500 ng·L –1 , and tap water up to 1 ng·L –1 . Adsorption is likely a significant pathway for the removal of THC that is unmetabolized in wastewater or surface water, due to its low aqueous solubility. THC and THC-COOH have been shown to cause oxidative stress to aquatic species. The few studies of potential treatments for THC-COOH have shown that chlorination and UV oxidation lead to potentially form transformation by-products, which would be toxic in aquatic environments.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».