Human Health Risk Assessment of Radionuclide Contamination in Drinking Water
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the human health risks of uranium, radium, radon, and other drinking water radionuclides and their mitigation strategies. It was implemented through literature review, field sampling, and analytical methods. Samples were taken from various sources, including groundwater, surface water, municipal supplies, and private wells. ICPI-MS and liquid scintillation counters were used for radiation measurements. Statistical analysis and risk assessment models were used to measure health risks and treatment effectiveness. Groundwater sources were the main sources of radionuclides, with private wells being the main sources. The elimination efficiencies of reverse osmosis were exceptional, reaching up to 99%. The elderly population (60+ years) were the most likely to have cancer, with the highest risks for bladder cancer, lung cancer, kidney cancer, and leukemia. The frequency of radionuclide contamination in drinking water sources varied, with the U.S. Environmental Protection Agency, Nigerian EPA, and Canada having the strictest schedules. The results emphasize the urgent need for monitoring programs, effective treatment technologies, and targeted risk management strategies to cope with radionuclide contamination. Government advice includes improving the regulatory system, developing advanced treatment methods, long-term epidemiological studies, public awareness, interdisciplinary collaboration, scientific exploration of alternative water sources, and prioritizing interventions for vulnerable populations.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».