Assessment of Pharmaceuticals in Danube River: An analysis of NORMAN database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, various anthropogenic factors have been contributing to the deterioration of water quality in the world’s major rivers due to the discharge of untreated or improperly treated municipal wastewater, industrial effluents, and agriculture runoffs. The presence of pharmaceuticals in surface water bodies, such as in river water, is increasingly becoming an environmental concern because of their toxicological consequences on the ecosystem. Pharmaceutical contamination of river water affects every trophic level of the aquatic biota along the down streams. This review aims to analyze the presence of pharmaceuticals in the Danube, the second longest river in Europe, connecting ten countries, running through their territories or being a border. Available data on contaminants of emerging concern (CECs) in the NORMAN database is used to conduct this study. Herein, temporal analysis of the distribution of CECs is presented. Further, the occurrence patterns of CECs in different countries along the Danube River basin are compared and evaluated. The results indicate that Austria, Germany, and Romania have controlled the overall pharmaceutical contamination in the river, while for Serbia and Slovakia, precautionary measures are needed. Moreover, findings from this research may be used to assess the health and environmental hazards associated with the presence of CECs in the Danube River basin. This study can assist in framing future policies to prevent adverse impacts on public health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».