Science-Based Policy Recommendations for Managing Emerging Pollutants: Protecting Water Quality for the Health of People and the Environment
Notice bibliographique
Résumé
Emerging water pollutants are a growing global concern due to their ubiquitous presence in water resources worldwide and their potential adverse effects on human health and ecosystems. Limited scientific understanding of sources of emerging pollutants’ emissions to water bodies and their pathways, behaviour, and fate in aquatic environments, as well as human health and ecological effects, is a significant hindrance in managing emerging water pollutants. With exceptions concerning PFAS/PFOS and microplastic beads, there are few regulations for emerging pollutants in national water and environmental policies, which results in a critical gap in safeguarding human health and aquatic ecosystems through effective prevention, reduction, and management strategies. This chapter presents a set of science-based policy recommendations for managing emerging water pollutants, particularly for the protection of aquatic ecosystems and groundwater resources, as well as through proper wastewater and waste management, including the circular economy approach and lifecycle management of pollutants. Policy recommendations are also proposed for managing priority emerging pollutants such as microplastics, nanomaterials, and trace chemicals. The policy recommendations emanate from key policy-relevant findings of research studies and scientific discussions presented at the UNESCO-IWRA International Conference on “Emerging Pollutants: Protecting Water Quality for the Health of People and Ecosystems,” which took place online in January 2023, gathering over 170 state-of-the-art research studies on wide-ranging topics related to emerging water pollutants.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».