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Enregistrement W2949698566

Characterization of CSO Microbial Contamination and their Risks to Drinking Water Sources

2019· article· en· W2949698566 sur OpenAlexfundaboutno aff
Milad Taghipour

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Water Network
Mots-clésEnvironmental sciencePotable waterCombined sewerEnvironmental engineeringWastewaterContaminationEffluentWater qualityStormwaterWaste managementEngineeringSurface runoffEcologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combined sewer overflows (CSOs) have been recognized as one of the major causes of surface water quality impairment, particularly drinking water supplies.Occurrence of CSOs as a discharge of an untreated mixture of wastewater effluents and stormwater into waterbodies upstream of drinking water sources may potentially deliver high amounts of fecal loads to downstream intakes, causing periods of elevated concentrations.The CSO-induced peak periods at the intakes must be characterized with regards to the level of microorganisms during these periods while treatment processes in drinking water treatment plants must effectively reduce concentrations by the required amounts.Microbial risk estimates based on concentration measurements may fail to include the peak events associated to discharge events due to the insufficiently frequent raw water quality sampling procedures.Microbiological-related impacts of CSOs at drinking water intakes are influenced by upstream loading conditions and transport process to the point of intakes.Given high inter and intra-event variability of CSO discharges, identifying their dynamic behavior and the corresponding loading characteristics remains a challenging task.Of the shortcomings of existing CSO load models, is that they do not reflect the variability of the event parameters to project a range of probable CSO loading conditions, instead of fixed loading estimates in course of events, or are too detailed to apply for the large numbers of CSOs upstream of intakes.As one of the requirements in source water protection for safeguarding source waters and public health, assessment of drinking water intakes with regards to microbial contamination should address the CSO microbiological contributions in terms of short-term (i.e.daily) and long-term (i.e.annual) risks.The main objectives of this project were to develop a CSO loading model that not only takes into account the variability of CSO discharges in terms of flowrate and concentration in a deterministicprobabilistic manner but is scale-adjustable to model CSO discharges of different scales.The model is to be used to quantify the CSO associated microbial risk of drinking water supplies with upstream CSOs.This approach can be incorporated into drinking water intakes' vulnerability and threat assessment through application of a hydrodynamic and water quality model combined with Quantitate microbial Risk Assessment (QMRA).A river located along the Quebec-Ontario provincial boundary line was considered as the case study.The river receives CSO discharges from the Quebec side, downstream of which two municipalities from two provinces use the river water for their drinking water treatment plants.This case study also provides a chance to investigate the

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,591

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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