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Enregistrement W2923962268 · doi:10.3390/w11040647

Characterization of Disinfection By-Products Levels at an Emergency Surface Water Treatment Plant in a Refugee Settlement in Northern Uganda

2019· article· en· W2923962268 sur OpenAlexaff
Syed Imran Ali, Matt Arnold, Frederick Liesner, Jean-François Fesselet

Notice bibliographique

RevueWater · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Treatment and Disinfection
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefugeePopulationEnvironmental scienceSettlement (finance)Water treatmentConfidence intervalToxicologyChloroformSurface waterHealth riskEnvironmental healthEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringChemistryMedicineGeographyBusinessChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reliance on chlorination in humanitarian operations has raised concerns among practitioners about possible health risks associated with disinfection by-products; however, to date, there has not been an evaluation of disinfection by-product (DBP) levels in an emergency water supply intervention. This study aimed to investigate DBP levels at a surface-water treatment plant serving a refugee settlement in northern Uganda using the colorimetric Hach THM Plus Method. The plant had two treatment processes: (1) Simultaneous clarification–chlorination (“rapid treatment”); and (2) pre-clarification and chlorination in separate tanks (“standard treatment”). For both standard (n = 17) and rapid (n = 3) treatment processes, DBP levels in unique parcels of water were tested at 30 min post-chlorination and after 24 h of storage (to simulate what refugees actually consume). DBP levels after 24 h did not exceed the World Health Organization (WHO) guideline limit of 300 ppb equivalent chloroform, either for standard treatment (mean: 85.1 ppb; 95% confidence interval (C.I.): 71.0–99.1 ppb; maximum: 133.7 ppb) or for rapid treatment (mean: 218.0 ppb; 95% C.I.: 151.2–284.8; maximum: 249.0 ppb). Observed DBPs levels do not appear to be problematic with respect to the general population, but may pose sub-chronic exposure risks to specifically vulnerable populations that warrant further investigation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,201 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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