MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3159834766 · doi:10.1029/2020wr028518

Nevertheless, They Persisted: Can Hyporheic Zones Increase the Persistence of Estrogens in Streams?

2021· article· en· W3159834766 sur OpenAlexafffund
F. Y. Cheng, Heather E. Preisendanz, Michael L. Mashtare, Linda Lee, N. B. Basu

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSoil and Water Nutrient Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésSTREAMSPersistence (discontinuity)Environmental scienceHyporheic zoneEstrogenSurface waterEcosystemEnvironmental chemistryLagHydrology (agriculture)EcologyChemistryBiologyGeologyEndocrinologyEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The presence of estrogens has been linked to adverse ecological effects in surface waters downstream of agricultural and domestic wastewater sources. While laboratory studies suggest that these estrogens should not persist because of fast degradation rates, elevated concentrations in surface waters impacted by agricultural activities are commonly observed. Using a combination of measured data and a stream‐hyporheic zone (HZ) model applied to a 100 km reach in a tile‐drained catchment, we show that the HZ can increase the persistence of estrogens. Field data reveal high concentrations of sorbed estrogens in sediments and elevated in‐stream concentrations during low‐flow summer months, suggesting that the HZ acts as a source of estrogens when transport into the streams is minimal. Model results provide further insight into the underlying mechanisms that enable sustained estrogen concentrations in streams, with the HZ acting as a source of dissolved estrogens for 95% of the year. We show that stream water interactions with the HZ may lead to overall suppression of degradation processes and an increase in the persistence of estrogens. Results suggest that when the model considered exchange in the HZ, approximately 28%–49% of estrogen mass remained in the stream ecosystem, while all estrogen mass was degraded in a 100‐km reach in the model without the HZ. The remaining mass increased with increasing estrogen sorption coefficient, and this would potentially increase the lag time for lowering estrogen concentrations in surface water bodies even when inputs have ceased. Our findings highlight the importance of including HZ dynamics in estrogen transport models.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,226 · 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'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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWater Resources ResearchMême sujetSoil and Water Nutrient DynamicsTravaux en français237 207