A systematic review of the water treatment sludge toxicity to terrestrial and aquatic biota: state of the art and management challenges
Notice bibliographique
Résumé
Safe drinking water' supply is an essential service and depends directly on the water treatment that produces water treatment sludge (WTS) as a product, whose final destination varies and remains a challenge. The ecotoxicity assessment of the WTS address the ecological implications of the WTS disposal but these information is still scarce in the literature. In this sense, we did a systematic review of the ecotoxicological studies on WTS using databases from six platforms. From the 785 papers recovered; 16 studies were eligible and showed the ecotoxicity assays' applicability to evaluate the WTS. We discussed WTS ecotoxicity considering sample characterization; terrestrial and aquatic toxicity assays; and WTS challenges. WTS proved to be a highly heterogeneous matrix composed mainly of coagulant precipitates, including Al and Fe. Studies lack consensus concerning the most representative/sensitive species for evaluating WTS' toxicity. Crustaceans were the most studied aquatic group, although algae species were more sensitive. Besides, soil ecotoxicity assessed only plant growth, and a single study used the earthworm. Even papers used bioassays to indicate the recycling WTS' feasibility, there is a lack of specific legislation regarding the WTS reuse. Furthermore, are necessary a regulation for WTS management that involves an ecological risk assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».