Loads and elimination of trace elements in wastewater in the Great Lakes basin
Notice bibliographique
Résumé
The growing use of trace elements in industrialized societies is driving an increase in the occurrence of trace elements in anthropogenic waste streams globally. Yet, the large-scale sources of many trace elements to wastewater and their elimination during treatment remain poorly understood and potential environmental impacts on freshwater systems therefore unclear. We screened 42 wastewater treatment facilities in the North American Great Lakes basin and deployed a black-box approach to calculate representative estimates for average per-capita trace element loads and basin-scale effluent discharge rates, as well as trace element removal efficiencies across different treatment technologies. Our results show different removal of specific groups of trace elements during wastewater treatment: average removal efficiencies were 25% for alkali metals, 50% for alkaline earth metals, 74% for transition metals, and 85% for rare earth elements. Higher elimination of the majority of trace elements was generally achieved by more advanced, tertiary treatment types. Elemental loads generally followed natural abundance patterns, but anomalous loading rates were observed for various trace elements across the sampled facilities. By examining geospatial attributes of the sampled sewersheds, trends in select trace element loads were qualitatively tied to possible point sources and diffuse sources. Overall, these results illustrate the potential of wastewater surveillance to inform environmental management of emerging trace element contaminants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».