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Enregistrement W4224992885 · doi:10.3389/fmicb.2022.869332

Pharmaceutical Pollution in Aquatic Environments: A Concise Review of Environmental Impacts and Bioremediation Systems

2022· review· en· W4224992885 sur OpenAlexaff
Maite Ortúzar, Maranda Esterhuizen‐Londt, Darío Rafael Olicón-Hernández, J. González‐López, Elisabet Aranda

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónJunta de Castilla y LeónMinisterio de Economía y CompetitividadConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaHelsingin Yliopisto
Mots-clésBioremediationEnvironmental remediationEnvironmental scienceEnvironmental planningHuman healthPollutionBiochemical engineeringSewage treatmentWastewaterContaminationEnvironmental protectionWaste managementEnvironmental engineeringBiologyEcologyEngineeringEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of emerging contaminants in the environment, such as pharmaceuticals, is a growing global concern. The excessive use of medication globally, together with the recalcitrance of pharmaceuticals in traditional wastewater treatment systems, has caused these compounds to present a severe environmental problem. In recent years, the increase in their availability, access and use of drugs has caused concentrations in water bodies to rise substantially. Considered as emerging contaminants, pharmaceuticals represent a challenge in the field of environmental remediation; therefore, alternative add-on systems for traditional wastewater treatment plants are continuously being developed to mitigate their impact and reduce their effects on the environment and human health. In this review, we describe the current status and impact of pharmaceutical compounds as emerging contaminants, focusing on their presence in water bodies, and analyzing the development of bioremediation systems, especially mycoremediation, for the removal of these pharmaceutical compounds with a special focus on fungal technologies.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations360
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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