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Enregistrement W2949561256 · doi:10.1139/er-2019-0007

Processes for the removal of triclosan in the environment and engineered systems: a review

2019· review· en· W2949561256 sur OpenAlexvenueno aff
Sikandar I. Mulla, Bahareh Asefi, Ram Naresh Bharagava, Ganesh Dattatraya Saratale, Jiangwei Li, Chu-Long Huang, Chang‐Ping Yu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriclosanBioaccumulationEnvironmental impact of pharmaceuticals and personal care productsAbiotic componentEnvironmental scienceEffluentSewage treatmentEnvironmental chemistrySewageAquatic environmentWastewaterAquatic ecosystemPollutantEcologyBiologyBiochemical engineeringEnvironmental engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triclosan (TCS) is a synthetic chlorinated aromatic compound and a typical antibacterial agent widely used in a diverse range of personal care products. Generally, after normal use, TCS is flushed into the sewage system through drainage. However, because of its incomplete removal in wastewater treatment plants, the remaining TCS enters the environmental surroundings via treated effluent as well as through sludge disposal. This not only increases TCS concentrations in the environment, but it can also lead to the bioaccumulation of detectable levels of TCS in food webs from aquatic organisms to humans. Experimental evidence has shown the potential negative effects of TCS and its metabolites to a range of marine and terrestrial organisms. This review systematically summarizes the current state of knowledge on occurrence, negative effects, and degradation mechanisms of TCS by abiotic and biotic processes. We finish by discussing research efforts aimed at identifying knowledge gaps between biochemistry and degradation pathways of TCS.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,242 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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