Water quality and Human Health Risk Assessment: a case study of the Czarna Przemsza River source in Zawiercie, Poland
Notice bibliographique
Résumé
The water quality of the Czarna Przemsza River source in Zawiercie was investigated in four sampling campaigns in years 2016 and 2017. Values of 62 indicators (physico-chemical, inorganic, organic, and biological) were compared with permissible limits for drinking water according to Polish legal acts and EU, WHO, USEPA, and Canadian guidelines. The water quality was determined as below good because of EC values and As, Ca, Cd, Cr, Cu, Se, and Zn concentrations. Water was also determined as non-potable due to exceeded concentrations of Al, As, Cd, Cr, Fe, K, Ni, Pb, Sb, and Se. The Human Health Risk Assessment for Zawiercie’s inhabitants was carried out, while water from the source is consumed regardless of its quality. The mean estimated daily intake (EDI) values exceeded Minimal Risk Level values forCr, Cd, As, Se, and Cu. The hazard index (HI) values pointed very high total non-carcinogenic risk in residential exposure scenario generated mainly by As, Cr(VI), Tl, Pb, MCPA, Se, and Cd. Water intake scenario based on questionnaire surveys pointed that risk for inhabitants existed (HI >1). The total carcinogenic risk (Rt) values were at the unacceptable level and decreased in the following order: Cr(VI) > As > Pb.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».