Toxicity of extracts from municipal wastewater to early life stages of Japanese medaka (<i>Oryzias latipes</i>) to evaluate removals of micropollutants by wastewater treatment
Notice bibliographique
Résumé
Treatment of municipal wastewater reduces the concentrations of some pharmaceuticals and personal care products (PPCPs), hormones, and drugs of abuse. However, reduced concentrations of these micropollutants in wastewater may not correlate with reduced toxicity because transformations of micropollutants and/or the formation of disinfection by-products may generate toxic compounds. In the present study, we prepared extracts by solid phase extraction of samples collected from wastewater treatment plants (WWTPs) at various stages of treatment and tested these extracts for toxicity to early life stages of Japanese medaka (Oryzias latipes). Toxicity data for extracts prepared from a WWTP with secondary treatment showed that the numbers of exposed embryos (n = 12 per treatment) that did not hatch increased from 1 of 12 for the treatment with untreated effluent to 5 of 12 for the treatment with final treated effluent. For extracts prepared from a WWTP with tertiary treatment, toxicity among exposed embryos (n = 12 per treatment) also increased with each step of wastewater treatment, as shown by mortalities of 2 of 12 and 8 of 12 in treatments with extracts from untreated and final treated effluent, respectively, as well as an increase in the numbers of embryos that did not hatch from 2 of 12 to 9 of 12 in treatments with untreated and final treated effluent, respectively. Ozonation of treated wastewater collected from a third WWTP caused a high incidence of delayed hatch in exposed embryos (n = 24 per treatment). However, hatching success and the numbers of developmental abnormalities in embryos from this ozonation treatment were not different from controls. The present study shows the value of including toxicity testing to assess the effectiveness of technologies for treatment of municipal wastewater. Environ Toxicol Chem 2018;37:136-144. © 2017 SETAC.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».