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Enregistrement W4280531904 · doi:10.1186/s12302-022-00619-x

Assessment of stormwater discharge contamination and toxicity for a cold-climate urban landscape

2022· article· en· W4280531904 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Sciences Europe · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensGlobal Institute for Water SecurityUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGlobal Water FuturesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésStormwaterEnvironmental scienceWater qualityEnvironmental chemistryOutfallCombined sewerHydrology (agriculture)Environmental engineeringSurface runoffEcologyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Stormwater is water resulting from precipitation events and snowmelt running off the urban landscape, collecting in storm sewers, and typically being released into receiving water bodies through outfalls with minimal to no treatment. Despite a growing body of evidence observing its deleterious pollution impacts, stormwater management and treatment in cold climates remains limited, partly due to a lack of quality and loading data and modeling parameters. This study examines the quality of stormwater discharging during the summer season in a cold-climate, semi-arid Canadian city (Saskatoon, Saskatchewan). Results Seven stormwater outfalls with mixed-land-use urban catchments > 100 km 2 were sampled for four summer (June–August 2019) storm events and analyzed for a suite of quality parameters, including total suspended solids (TSS), chemical oxygen demand (COD), dissolved organic carbon (DOC), metals, and targeted polyaromatic hydrocarbons (PAHs). In addition, assessment of stormwater toxicity was done using the two toxicity assays Raphidocelis subcapitata (algae) and Vibrio fischeri (bacteria). Notable single-event, single-outfall contaminant pulses included of arsenic (420 µg/L), cadmium (16.4 µg/L), zinc (924 µg/L), fluorene (4.95 µg/L), benzo[a]pyrene (0.949 µg/L), pyrene (0.934 µg/L), phenanthrene (1.39 µg/L), and anthracene (1.40 µg/L). The IC 50 in both R. subcapitata and V. fischeri was observed, if at all, above expected toxicity thresholds for individual contaminant species. Principal component analysis (PCA) showed no clear trends for individual sampling sites or sampling dates. In contrast, parameters were correlated with each other in groups including DOC, COD, TSS, and reduced algal toxicity; and total dissolved solids (TDS), sum of metals, and pH. Conclusions In general, stormwater characteristics were similar to those of previous studies, with a bulk of contamination carried by the first volume of runoff, influenced by a combination of rainfall depth, antecedent dry period, land use, and activity within the catchment. Roads, highways, and industrial areas contribute the bulk of estimated contaminant loadings. More intensive sampling strategies are necessary to contextualize stormwater data in the context of contaminant and runoff volume peaks.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,998

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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