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Enregistrement W2980213671 · doi:10.1002/etc.4610

A National-Scale Framework for Visualizing Riverine Concentrations of Microplastics Released from Municipal Wastewater Treatment Incorporating Generalized Instream Losses

2019· article· en· W2980213671 sur OpenAlexaboutno aff
Christopher M. Holmes, Scott D. Dyer, Raghu Vamshi, Nikki L. Maples‐Reynolds, Iain Davies

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroplasticsEnvironmental scienceEstuaryHydrology (agriculture)Sewage treatmentEnvironmental engineeringOceanographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Down-the-drain exposure models provide a valuable tool for estimating environmental exposure to substances which are treated and discharged by municipal wastewater-treatment plants (WWTPs). Microplastics may enter WWTPs from consumer activities and disposal. An exposure framework was developed using the iSTREEM® model, which estimates spatially explicit concentrations of substances in riverine systems across the United States and portions of Ontario, Canada. One hundred simulations covering a range of WWTP removal and instream loss rates (proxy for net sedimentation) were incorporated into a Web-based visualization tool for user exploration of relative concentrations across simulations. Surface water concentrations specific to user-supplied tonnage were examined via interactive heat maps and cumulative distributions. Exploring the spatial aspect of iSTREEM results showed that modeling 90% WWTP removal and no instream loss resulted in 8.5% of the mass entering WWTPs discharged to marine estuaries (7.4%) or Great Lakes (1.1%) environments, with the remainder of the mass discharged (1.5%) in inland sinks or exiting the United States via rivers. Modeling an example instream loss of k = 0.1 d–1 (i.e., half-life = 7 d), terminal river segments contained 3.3% of influent mass (2.3% marine estuaries, 1.0% Great Lakes). Varying instream loss rates had substantial impacts on the total mass exported. The Web-based tool provided a user-based mechanism to visualize relative freshwater concentrations of microplastics across a large geographic area by varying simplified particle fate assumptions. Environ Toxicol Chem 2019;39:210–219. © 2019 SETAC Abstract Hypothetical microplastic particles emitted from municipal wastewater treatment were modeled to estimate relative environmental concentrations in rivers when wastewater and in-stream removal rates were varied. Comparisons of marine and Great Lakes discharge reaches were made with the overall set of more than 28 000 river segments in the conterminous United States and portions of Ontario, Canada. WWTP = wastewater-treatment plant.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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