Sentinel pipe racks quantify orthophosphate’s effect on lead release into drinking water
Notice bibliographique
Résumé
Orthophosphate is used widely to control lead release from plumbing into tap water. Its effect can be difficult to quantify, though, since tap water lead concentrations are site-specific. Sentinel homes with lead service lines are ideal for evaluating orthophosphate corrosion control programs, but best practices dictate the removal of lead service lines once they are identified. Sentinel homes, then, often have too short a useful life to be used effectively. Here we explore an alternative: sentinel pipe racks constructed with recovered lead pipes and supplied with water directly from the distribution system. We also propose a strategy for analyzing pipe rack data based on the generalized additive model, which approximates time series as a sum of smooth functions. In this study, geometric mean lead release from pipe racks exhibited a pronounced dose response, falling by 54% (95% credible interval: 14–77%) after an increase from 1 to 2 mg PO4 L-1, and then climbing by 55% (95% credible interval: 5–143%) after a decrease to 1.5 mg PO4 L-1. Data from the sentinel homes were largely consistent with those from pipe racks: geometric mean lead levels at the high orthophosphate dose (2 mg L-1) were 60% of those at the low dose (1 mg L-1, 95% credible interval: 50–76%). Our results demonstrate sentinel pipe racks as a viable alternative to at-the-tap sampling for non-regulatory corrosion control monitoring. They also provide a fully Bayesian framework for quantifying orthophosphate’s effect on lead release that is well-suited to incorporating information from multiple sources.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».