Promotion of Local Drug Return Programs: A One Health Action to Reduce Freshwater Drug Pollution
Notice bibliographique
Résumé
The concentration of pharmaceuticals in global freshwater sources is a growing wicked problem, with pollution by synthetic estrogens such as 17α-ethinyl estradiol (EE2) becoming a particular concern. Water contamination is largely influenced by anthropogenic sources of pharmaceutical pollution and improperly discarded drugs stemming from a lack of public knowledge regarding correct disposal practices. Active metabolites from these pharmaceutical products can enter environmental surface water and groundwater sources, exerting physiological effects on organisms upon contact. This poses a significant risk to humans, non-human animals, and the environment. While pharmacies in Canada have implemented safe drug return programs, insufficient advertisement has led to low levels of awareness and compliance. In response to these limitations, Pharm-Free Freshwater was created as a grassroots initiative to address the issue of freshwater drug pollution by means of education and the creation of accessible drug return opportunities. This two-step strategy involved a social media campaign to raise awareness about safe pharmaceutical use and disposal in the community. Subsequent outreach events were designed to make pharmaceutical returns more attractive and convenient while continuing to spread awareness. By harnessing the principles of One Health, Pharm-Free Freshwater aims to promote the health and well-being of all stakeholders by advocating for the safeguarding of freshwater ecosystems on a grassroots level.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».