Evaluating Microbial and Chemical Hazards in Commercial Struvite Recovered from Wastewater
Notice bibliographique
Résumé
O) precipitation has become a well-known process for nutrient recovery from wastewater treatment systems to alleviate the pressures of diminishing, finite rock phosphate reservoirs. Nonetheless, coprecipitation of potential microbial and chemical hazards is poorly understood. On the other hand, antimicrobial resistance (AMR) is a major global public health concern and wastewater is thought to disseminate resistance genes within bacteria. Fecal indicator bacteria (FIB) are typically used as measures of treatment quality, and with multiresistant E. coli and Enterococcus spp. rising in concern, the quantification of FIB can be used as a preliminary method to assess the risk of AMR. Focusing on struvite produced from full-scale operations, culture and qPCR methods were utilized to identify FIB, antibiotic resistance genes, and human enteric viruses in the final product. Detection of these hazards occurred in both wet and dry struvite samples indicating that there is a potential risk that needs further consideration. Chemical and biological analyses support the idea that the presence of other wastewater components can impact struvite formation through ion and microbial interference. While heavy metal concentrations met current fertilizer standards, the presence of K, Na, Ca, and Fe ions can impact struvite purity yet provide benefit for agricultural uses. Additionally, the quantified hazards detected varied among struvite samples produced from different methods and sources, thus indicating that production methods could be a large factor in the risk associated with wastewater-recovered struvite. In all, coprecipitation of metals, fecal indicator bacteria, antimicrobial resistance genes, and human enteric viruses with struvite was shown to be likely, and future engineered wastewater systems producing struvite may require additional step(s) to manage these newly identified public health risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».