Artificial Sweeteners Identify Spatial Patterns of Historic Landfill Contaminated Groundwater Discharge in an Urban Stream
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Leachate‐contaminated groundwater from historical municipal landfills, typically lacking engineered liners and leachate collection systems, poses a threat to nearby urban streams, particularly to benthic ecosystems. Effective monitoring and assessment of such sites requires understanding of the spatial patterns (i.e., two‐dimensional footprint) of contaminated groundwater discharge and associated controlling factors. However, discharges from groundwater contaminated by modern wastewater can complicate site assessments. The objectives of this study were to (1) demonstrate the use of artificial sweeteners (AS): saccharin (SAC), cyclamate (CYC), acesulfame (ACE), and sucralose (SUC), to distinguish groundwater discharge areas influenced by historic landfill leachate (elevated SAC and sometimes CYC; low ACE and SUC concentrations) from those influenced by wastewater (high ACE and SUC concentrations), and (2) investigate contaminant discharge patterns for two gaining urban stream reaches adjacent historic landfills at base flows. Contaminant discharge patterns revealed by the AS were strongly controlled by hyporheic flow (low AS concentrations), particularly for the straight reach, and stream sinuosity, particularly for the meandering reach. These patterns were different and the contaminant footprint coverage (<25% of streambed area) much less than most past studies (typically >50% coverage), likely due to the homogeneous streambed‐aquifer conditions and shallow, narrow landfill plume in this setting.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle