Emerging Pollutants- A review of current understanding and future scenario
Notice bibliographique
Résumé
A recently identified community of chemicals found in aquatic ecosystems are pollutants of increasing concern or, literally, emerging pollutants (EPs). It was only the advances in analytical techniques that enabled the identification of these pollutants even at low concentrations. The persistent discovery of new chemicals prompts concerns about their origin routes, their destiny, their transport, their transition and their effect on the aquatic ecosystem. As new chemical substances are continually being generated and scientific research optimizes its awareness of existing and previous pollutants, pollutants of increasing concerns will stay a moving target. EPs primarily originating from the disposal of urban and industrial wastewater effluents, are widespread in the aquatic ecosystems. Owing to the potential biological effect on organisms within the ecosystem, their existence is of worry. A holistic approach to sampling is needed in order to understand their fate and transformations in wastewater and ecosystem. This implies the attainment of relevant evidence and promotes a deeper interpretation of spatiotemporal pollutant patterns and occurrence. During treating of wastewater, owing to more planning criteria and absence of good analytical techniques, there is a shortage of residual pollutants study. This leads to under-reported analysis of many EPs joining wastewater treatment works and the aquatic ecosystem. Sludge can hold concentrations of certain chemicals, during the treatment of wastewater that ends up being applied to agriculture without analysis for EPs. Hence a framework for environmental reporting that is more holistic is needed, so that the destiny and effect of EPs are explored in all environmental systems. This review discusses current understanding of EPs and provides recommendations for better future analysis.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».