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Enregistrement W4285087104 · doi:10.3389/fenvs.2022.944010

Ecotoxicity Studies for On-Site Disposal of Decant Water During Oil Spills: A Review

2022· review· en· W4285087104 sur OpenAlexafffund
Бо Лю, Bing Chen, Jingjing Ling, Xudong Ye, Guihua Dong, Ethan James Matchinski, Baiyu Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueOil Spill Detection and Mitigation
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of Newfoundland
Mots-clésEnvironmental scienceEcotoxicityPetroleumProduced waterWaste managementEnvironmental engineeringEnvironmental protectionChemistryEngineeringToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mechanical oil recovery, a most used tool for oil spill response, can generate a considerable proportion of oil-contaminated water (10–70%). Large storage space is commonly required to transport the recovered oil and water mixture to shore. Transit and transportation consume loads of time, money, and resources while reducing oil recovery’s overall efficiency and capacity. Techniques of on-site treatment and disposal of oily wastewater provide benefits for oil recovery by freeing storage space. However, the high petroleum content of decant water can lead to uncertain risks, if discharged into the marine ecosystem. Insufficient ecological toxicity data and research limit the standardization and establishment of regulative tools. To fill the knowledge gaps, this review comprehensively summarized recent studies on the potential impacts of the organic composition in decant water, including oil–water accommodated fractions, dispersed oil droplets, and other related chemicals, on various marine species (i.e., bacterium, invertebrates, fishes, plants, reptiles, and mammals). The toxicity effects and the ecological endpoints of oils, TPH, and PAHs on different species were discussed. Recommendations for future ecological impacts and decant water composition were provided to support the on-site disposal of the water fraction.

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 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 enseignants0,991
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)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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