Unregulated Disinfection By‐Products: Spatiotemporal Variation in Water Distribution Networks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Residual disinfectants react with various natural organic matter in distribution networks (DNs) to form disinfection by‐products (DBPs), which are a public health concern. The regulated DBPs in various jurisdictions are trihalomethanes, haloacetic acids, bromate, and chlorate, which are mostly associated with chlorine. Owing to this, several alternative disinfectants, such as chloramines, ozone, and chlorine dioxide are also used. Although the use of alternate disinfectants has reduced the formation of regulated DBPs, these disinfectants have gathered much attention by introducing another cluster of DBPs known as unregulated DBPs (U‐DBPs). Many U‐DBPs are potentially toxic, mutagenic, and/or carcinogenic. This study reviews the models for predicting the spatiotemporal variation of U‐DBPs and analyzes their variability in DNs in the provinces of Quebec, and Newfoundland and Labrador, Canada. The findings show that limited predictive models are available for U‐DBPs compared to regulated DBPs. The concentrations of haloacetonitriles, chloropicrin, and haloketones significantly differed along the DNs based on the distance traveled and/or residence time. Similarly, temporal variability was significant in different seasons and in various weeks in summer but not significant by days from Monday to Friday. The formation of U‐DBPs can be controlled by source water protection, use of advanced treatment, alternative disinfectants, etc.
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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) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».