Emerging Contaminants in Streams of Doce River Watershed, Minas Gerais, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the occurrence and risk assessment of ten pharmaceutical products and two herbicides in the water of rivers from the Doce river watershed (Brazil). Of the 12 chemicals studied, ten (acyclovir, amoxicillin, azithromycin, ciprofloxacin, enrofloxacin, fluoxetine, erythromycin, sulfadiazine, sulfamethoxazole, glyphosate and aminomethylphosphonic acid) had a 100% detection rate. In general, total concentrations of all target drugs ranged from 4.6 to 14.5 μg L −1 , with fluoroquinolones and sulfonamides being the most representative classes of pharmaceutical products. Herbicides were found at concentrations at least ten times higher than those of the individual pharmaceutical products and represented the major class of contaminants in the samples. Most of the contaminants studied were above concentrations that pose an ecotoxicological risk to aquatic biota. Urban wastewater must be the main source of contaminants in waterbodies. Our results show that, in addition to the study of metal in water (currently being conducted after the Fundão dam breach), there is an urgent need to monitor emerging contaminant in waters from Doce river watershed rivers, as some chemicals pose environmental risks to aquatic life and humans due to the use of surface water for drinking and domestic purposes by the local population. Special attention should be given to glyphosate, aminomethylphosaphonic acid, and to ciprofloxacin and enrofloxacin (whose concentrations are above predicted levels that induce resistance selection).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».