Selected emerging contaminants in water: Global occurrence, existing treatment technologies, regulations and associated risk
Notice bibliographique
Résumé
Emerging contaminants (ECs) in aquatic environments have recently attracted the attention of researchers due to their ubiquitous occurrence and the potential risk they may pose to life. While advance analytical methods have improved global reporting in water matrices, additional information is needed to compile data on their occurrence, existing legislation, treatment technologies and associated human health risks. Therefore, the present study provides an overview of the occurrence of selected ECs, including personal care product, antibiotics, NSAIDs, EDCs and psychiatric drugs, the existing regulatory framework and their toxicological effects on human health. The water matrices under review are the treated wastewater, surface water, groundwater and, in a few cases, drinking water. The study also highlights different treatment technologies available, and evaluates their performance based on the removal efficiency for different classes of ECs. For removal of almost all ECs considered, ozonation integrated with gamma radiation was reported highly efficient. Risk analysis was also performed for selected ECs including diclofenac, ibuprofen, naproxen, carbamazepine, estrone, 17 β-estradiol, bisphenol A, sulfamethoxazole, erythromycin and triclosan. The human health risk analysis indicated the highest number of locations with potential risk due to the EDCs, with South America, Europe and Asia having multiple risks due to estrone and Bisphenol A. The results of this study will give a better insight into the current situation of ECs in the global water matrices, the performance assessment of treatment technologies and the risk analysis will describe the need for more robust regulatory structures around the world to prevent the occurrence of such contaminants in the aquatic environment.
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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) | 0,001 | 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 ».