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Enregistrement W2580809651 · doi:10.1016/j.chemosphere.2017.01.101

The fate of pharmaceuticals and personal care products (PPCPs), endocrine disrupting contaminants (EDCs), metabolites and illicit drugs in a WWTW and environmental waters

2017· article· en· W2580809651 sur OpenAlexaff
Edward Archer, Bruce Petrie, Barbara Kasprzyk‐Hordern, Gideon Wolfaardt

Notice bibliographique

RevueChemosphere · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Research FoundationRand WaterUniversity of Bath
Mots-clésEnvironmental impact of pharmaceuticals and personal care productsEnvironmental chemistryEffluentContaminationWastewaterPollutantChemistryNaproxenSewage treatmentNonylphenolTriclosanEnvironmental scienceEnvironmental engineeringBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large number of emerging contaminants (ECs) are known to persist in surface waters, and create pressure on wastewater treatment works (WWTW) for their effective removal. Although a large database for the levels of these pollutants in water systems exist globally, there is still a lack in the correlation of the levels of these pollutants with possible long-term adverse health effects in wildlife and humans, such as endocrine disruption. The current study detected a total of 55 ECs in WWTW influent surface water, 41 ECs in effluent, and 40 ECs in environmental waters located upstream and downstream of the plant. A list of ECs persisted through the WWTW process, with 28% of all detected ECs removed by less than 50%, and 18% of all ECs were removed by less than 25%. Negative mass balances of some pharmaceuticals and metabolites were observed within the WWTW, suggesting possible back-transformation of ECs during wastewater treatment. Three parental illicit drug compounds were detected within the influent of the WWTW, with concentrations ranging between 27.6 and 147.0 ng L −1 for cocaine, 35.6–120.6 ng L −1 for mephedrone, and 270.9–450.2 ng L −1 for methamphetamine. The related environmental risks are also discussed for some ECs, with particular reference to their ability to disrupt endocrine systems. The current study propose the potential of the pharmaceuticals carbamazepine, naproxen, diclofenac and ibuprofen to be regarded as priority ECs for environmental monitoring due to their regular detection and persistence in environmental waters and their possible contribution towards adverse health effects in humans and wildlife.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations733
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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