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Enregistrement W3045941050 · doi:10.1016/j.envint.2020.105993

Management actions to mitigate the occurrence of pharmaceuticals in river networks in a global change context

2020· article· en· W3045941050 sur OpenAlexfundno aff
Vicenç Acuña, Francesco Bregoli, Carme Font, ‪Damià Barceló, Lluís Corominas, Antoni Ginebreda, Mira Petrović, Ignasi Rodríguez‐Roda, Sergi Sabater, Rafael Marcé

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeneralitat de CatalunyaCentres de Recerca de CatalunyaCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésEnvironmental scienceStreamflowPopulationContext (archaeology)Population growthSurface runoffWastewaterWater resource managementEnvironmental protectionHydrology (agriculture)Environmental engineeringGeographyDrainage basinEcologyEnvironmental healthEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human consumption of pharmaceuticals leads to high concentrations of pharmaceuticals in wastewater, which is usually not or insufficiently collected and treated before release into freshwater ecosystems. There, pharmaceuticals may pose a threat to aquatic biota. Unfortunately, occurrence data of pharmaceuticals in freshwaters at the global scale is scarce and unevenly distributed, thus preventing the identification of hotspots, the prediction of the impact of Global Change (particularly streamflow and population changes) on their occurrence, and the design of appropriate mitigation actions. Here, we use diclofenac (DCL) as a typical pharmaceutical contaminant, and a global model of DCL chemical fate based on wastewater sanitation, population density and hydrology to estimate current concentrations in the river network, the impact of future changes in runoff and population, and potential mitigation actions in line with the Sustainable Development Goals. Our model is calibrated against measurements available in the literature. We estimate that 2.74 ± 0.63% of global river network length has DCL concentrations exceeding the proposed EU Watch list limit (100 ng L-1). Furthermore, many rivers downstream from highly populated areas show values beyond 1000 ng L-1, particularly those associated to megacities in Asia lacking sufficient wastewater treatment. This situation will worsen with Global Change, as streamflow changes and human population growth will increase the proportion of the river network above 100 ng L-1 up to 3.10 ± 0.72%. Given this background, we assessed feasible source and end-of-pipe mitigation actions, including per capita consumption reduction through eco-directed sustainable prescribing (EDSP), the implementation of the United Nations Sustainable Development Goal (SDG) 6 of halving the proportion of population without access to safely managed sanitation services, and improvement of wastewater treatment plants up to the Swiss standards. Among the considered end-of-pipe mitigation actions, implementation of SDG 6 was the most effective, reducing the proportion of the river network above 100 ng L-1 down to 2.95 ± 0.68%. However, EDSP brought this proportion down to 2.80 ± 0.64%. Overall, our findings indicate that the sole implementation of technological improvements will be insufficient to prevent the expected increase in pharmaceuticals concentration, and that technological solution need to be combined with source mitigation actions.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,253 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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