Arsenic in Water: Understanding the Chemistry, Health Implications, Quantification and Removal Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic, the 20th most common element in Earth’s crust and historically regarded as the King of Poisons, occurs naturally in two oxidation states, Arsenate (V) and Arsenite (III), and is prevalent worldwide through natural and anthropogenic means. The cations of the metalloid exhibit unique chemical behaviour in water and are found to be components of approximately 245 natural minerals, making its occurrence in drinking water a compelling challenge, especially in groundwater. This comprehensive review collates information regarding the prevalence of arsenic contamination in water worldwide and its impact on human health, its chemical behaviour, methods for detection and quantification, and treatment strategies. A comprehensive search was conducted, and the selection of eligible studies was carried out using the PRISMA (the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses) guidelines. Essential characteristics of eligible research studies were extracted based on geographical areas, origins, concentration levels and the magnitude of populations vulnerable to arsenic contamination in groundwater sources. Arsenic contamination of water affects over 100 countries including Canada, the United States, Pakistan, China, India, Brazil and Bangladesh, where hydrogeological conditions favour prevalence and groundwater is the primary water source for food preparation, irrigation of food crops and drinking water. This leads to human exposure through absorption, ingestion and inhalation, causing numerous health disorders affecting nearly all systems within the human body, with acute and chronic toxicity including cancers. The presence of arsenic in water poses a considerable challenge to humanity, prompting scientists to devise diverse mitigation approaches categorized as (a) oxidation processes, (b) precipitation methods, (c) membrane technologies, (d) adsorption and ion exchange methods, and (e) social interventions. This comprehensive review is expected to be a valuable source for professionals in the water industry, public management, and policymaking, aiding their ongoing and future research and development efforts.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».