Artificial Sweeteners Reveal Septic System Effluent in Rural Groundwater
Notice bibliographique
Résumé
It has been widely documented that municipal wastewater treatment plant effluents are a major source of artificial sweeteners to surface waters. However, in rural areas, the extent to which septic systems contribute these same compounds to groundwater aquifers is largely unknown. We examined the occurrence of four commonly used artificial sweeteners in an unconfined sand aquifer that serves as a water supply for rural residents, as a receptor of domestic wastewater from septic systems, and as a source of baseflow to the Nottawasaga River, ON, Canada. Groundwater from the Lake Algonquin Sand Aquifer in the southern Nottawasaga River Watershed was collected from private domestic wells and as groundwater seeps discharging along the banks of the Nottawasaga River. Approximately 30% of samples had detectable levels of one or more artificial sweeteners, indicating the presence of water derived from septic system effluent. Using acesulfame concentrations to estimate the fraction of septic effluent in groundwater samples, ∼3.4 to 13.6% of the domestic wells had 1% or more of their well water being derived from septic system effluent. Similarly, 2.0 to 4.7% of the groundwater seeps had a septic effluent contribution of 1% or more. No relationship was found between the concentration of acesulfame and the concentration of nitrate, ammonium, or soluble reactive phosphorus in the groundwater, indicating that septic effluent is not the dominant source of nutrients in the aquifer. It is expected that the occurrence of artificial sweeteners in shallow groundwater is widespread throughout rural areas in Canada.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».