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Enregistrement W4243670527 · doi:10.5194/essd-2021-214-rc2

Comment on essd-2021-214

2021· peer-review· en· W4243670527 sur OpenAlexafffund
Heloisa Ehalt Macedo, Bernhard Lehner, Jim A. Nicell, G. Grill, Jing Li, Antonio Limtong, Ranish Shakya

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversiteit UtrechtMcGill University
Mots-clésEffluentEnvironmental scienceSewage treatmentOutfallWastewaterPopulationStreamflowPollutantGeospatial analysisWater resource managementHydrology (agriculture)Environmental engineeringGeographyRemote sensingDrainage basinEcologyCartographyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> The main objective of wastewater treatment plants (WWTPs) is to remove pathogens, nutrients, organics, and other pollutants from wastewater. After these contaminants are partially or fully removed through physical, biological, and/or chemical processes, the treated effluents are discharged into receiving waterbodies. However, since WWTPs cannot remove all contaminants, especially those of emerging concern, they inevitably represent concentrated point sources of residual contaminant loads into surface waters. To understand the severity and extent of the impact of treated-wastewater discharges from such facilities into rivers and lakes, as well as to identify opportunities of improved management, detailed information about WWTPs is required, including (1) their explicit geospatial locations to identify the waterbodies affected and (2) individual plant characteristics such as the population served, flow rate of effluents, and level of treatment of processed wastewater. These characteristics are especially important for contaminant fate models that are designed to assess the distribution of substances that are not typically included in environmental monitoring programs. Although there are several regional datasets that provide information on WWTP locations and characteristics, data are still lacking at a global scale, especially in developing countries. Here we introduce a spatially explicit global database, termed HydroWASTE, containing 58 502 WWTPs and their characteristics. This database was developed by combining national and regional datasets with auxiliary information to derive or complete missing WWTP characteristics, including the number of people served. A high-resolution river network with streamflow estimates was used to georeference WWTP outfall locations and calculate each plant's dilution factor (i.e., the ratio of the natural discharge of the receiving waterbody to the WWTP effluent discharge). The utility of this information was demonstrated in an assessment of the distribution of treated wastewater at a global scale. Results show that 1 200 000 km of the global river network receives wastewater input from upstream WWTPs, of which more than 90 000 km is downstream of WWTPs that offer only primary treatment. Wastewater ratios originating from WWTPs exceed 10 % in over 72 000 km of rivers, mostly in areas of high population densities in Europe, the USA, China, India, and South Africa. In addition, 2533 plants show a dilution factor of less than 10, which represents a common threshold for environmental concern. HydroWASTE can be accessed at <a href="https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14847786.v1">https://doi.org/10.6084/m9.figshare.14847786.v1</a> (Ehalt Macedo et al., 2021).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2690,012

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,280 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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