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Enregistrement W4387186387 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-rbr9x

Compound specific isotope analysis to evaluate in situ transformation of a complex mixture of substituted chlorobenzenes in a pilot constructed wetland system

2023· preprint· en· W4387186387 sur OpenAlexafffund
Shamsunnahar Suchana, Line Lomheim, Elizabeth A. Edwards, Paola Barreto Quintero, E. Erin Mack, Silvia Mancini, Elodie Passeport

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConstructed Wetlands for Wastewater Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésEnvironmental chemistryConstructed wetlandIsotope analysisChemistryWetlandIsotope fractionationBiogeochemical cycleSurface waterPhragmitesEnvironmental scienceFractionationEnvironmental engineeringSewage treatmentEcologyChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Constructed wetlands can be a suitable remediation technique for the treatment of industrial contaminants via transfer (i.e., non-destructive) and transformation (i.e., destructive) processes. Providing direct evidence of in situ transformation using concentrations and biogeochemical parameters alone is challenging. Compound specific isotope analysis (CSIA) is a widely used tool to assess in situ transformation of contaminants based on changes in their stable isotope signatures. In this work, we evaluated the potential of CSIA to identify and possibly quantify the in situ transformation of six NO2- and NH2-chlorobenzenes in complex aqueous samples from a pilot constructed wetland system. No significant changes in δ13C, i.e., ≤2‰ were observed for any of the target compounds despite the contaminant concentration decreased by more than 99% between the inlet and outlet of the system. Using multi-element CSIA of carbon, hydrogen, and nitrogen and laboratory-derived isotope enrichment factors, we successfully identified and quantified the extent of in situ transformation of 2,3-dichloroaniline (2,3-DCA) in the pilot constructed wetlands. The isotopic trends provide evidence for aerobic biotransformation as a dominant pathway in the surface flow planted wetlands; whereas sorption was identified as the likely process in planted and unplanted upflow gravel bed wetlands during the initial wetland operation periods. Another major contaminant from the NO2-chlorobenzene group, i.e., 2-chloronitrobenzene (2-CNB), showed negligible δ13C, and small δ2H (±20‰) and δ15N (±2‰) isotope fractionation. No laboratory-controlled CSIA studies are yet available for 2-CNB biotransformation to characterize transfer and transformation processes. This study highlights the applicability of CSIA as a quantitative tool for 2,3-DCA in dynamic environmental conditions of wetlands and the need for pathway-specific isotope enrichment factors for the successful CSIA application of other target compounds.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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