Enteric viruses in municipal wastewater effluent before and after disinfection with chlorine and ultraviolet light
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In Ontario, Canada, information is lacking on chlorine and ultraviolet (UV) light disinfection performance against enteric viruses in wastewater. We enumerated enteroviruses and noroviruses, coliphages, and Escherichia coli per USEPA methods 1615, 1602, and membrane filtration, respectively, in pre- and post-disinfection effluent at five wastewater treatment plants (WWTPs), with full-year monthly sampling, and calculated log10 reductions (LRs) while WWTPs complied with their monthly geometric mean limit of 200 E. coli/100 mL. Modeling of densities by left-censored estimation and Bayesian inference gave very similar results. Polymerase chain reaction (PCR)-detected enteroviruses and noroviruses were abundant in post-disinfection effluent (mean concentrations of 2.1 × 10+4–7.2 × 10+5 and 2.7 × 10+4–3.6 × 10+5 gene copies (GC)/L, respectively). Chlorine or UV disinfection produced modest LRs for culture- (0.3–0.9) and PCR-detected enteroviruses (0.3–1.3), as well as noroviruses GI + GII (0.5–0.8). Coliphages and E. coli were more susceptible, with LRs of 0.8–3.0 and 2.5, respectively. Sand-filtered effluent produced significantly higher enteric virus LRs (except cultured enteroviruses). Coliphage and human enteric virus densities gave significantly positive correlations using Kendall's Tau test. Enteric viruses are abundant in wastewater effluent following routine chlorine or UV disinfection processes that target E. coli. Coliphages appear to be good indicators for evaluating wastewater disinfection of enteric viruses.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».