Monitoring seasonal variations of haloacetic acids (HAAS) in low-TOC and low-chlorine networks and assessing risk to public health: Muş, Türkiye case
Notice bibliographique
Résumé
Chlorine not only removes parasitic pathogenic microorganisms in water, but also causes the formation of disinfection by-products (DBPs) that can be carcinogenic to humans, due to reacting with natural organic matter (NOMs) in raw water sources. Haloacetic acids (HAAs) are one of the most well-known and common disinfection by-product groups (DBPs) in the literature. In the risk definitions of the EPA, some of its components have been identified as carcinogenic. Therefore, determination of HAA concentration in water and execution of a risk analysis are very important in terms of determining the possible effects on public health. This study aimed to monitor the seasonal and spatial variations of haloacetic acids (HAAs) in 2 different water supplies (surface and groundwater) serving the city center of Muş Province, Türkiye, and to demonstrate their public health implications. In this context, an analytical study was conducted covering 4 seasons. According to the results, although the amount of NOM in water bodies was less than 1 mg‧L−1, the HAA5 content may occasionally exceed the USEPA limits of 60 µg‧L−1, but did not exceed the Canadian 80 µg‧L−1 limit. When the WHO limit values were examined on a component basis, it was determined that the MCAA concentrations in both water sources sometimes exceeded the limit of 20 µg‧L−1 in the July and October sampling periods. The risk level related to maximum DCAA level in the main network by means of ingestion pathway was found to be 18.7 times higher for women and 16.5 times higher for men when compared with USEPA risk criteria. Also, in the Muratpaşa water network, risk from DCAA exceeds the USEPA risk level 15.2-fold in women and 13.4-fold in men. However, since it was also found that the level of free chlorine in the network does not meet the required level, it should be noted that there may be an increase in the risk level if there is adequate chlorination in the supply.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».