Specific types of wastewater pollution in Ostrava and possibilities of decontamination through wastewater treatment plants
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides an introduction to the problem of the occurrence of some groups of micropollutants in wastewater, namely pharmaceutically active compounds (PhAC) and drugs in the context of wastewater treatment in Ostrava (290,000 inhabitants). Wastewater treatment is an essential service that ensures the reduction of pollutants in wastewater, while also protecting human health and the environment. In Europe, most wastewater enters the sewerage system and is discharged to a wastewater treatment plant, from where it is further discharged into rivers, lakes or coastal areas. Recently, people have been focusing more on pollutants in wastewater that are not targeted by WWTP, i.e., so-called micropollutants, which are, for example, pharmaceutically active compounds, drugs, or their metabolites. The risk of these groups of micropollutants in water is, for example, the possibility of exposure to aquatic organisms or bioaccumulation in food chains. The discharge of treated wastewater from the WWTP is the central route for PhAC to enter surface waters, as current technologies for decontamination are not yet designed. On the other hand, WWTPs act as primary barriers against the spread of micropollutants. One of the basic steps in designing a decontamination technology is to know the composition of the local wastewater.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».