Particulate contaminants and treatment decision-making: maximizing the value of raw water pathogen monitoring for drinking water safety
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Periodic evaluation of particulate contaminants in raw/untreated water is integral to assessing risk, establishing treatment requirements, and ensuring drinking water safety. However, pathogenic microorganisms and other discrete particles (e.g., microplastics) are not typically monitored with any regularity. When monitoring is required, recommended, or proactively used to evaluate the adequacy of treatment or assess treatment needs, there is a need for guidance on how to collect data and use them to maximize return on investment. The potentially increasing variability in source water quality associated with climate change emphasizes the importance of knowing contaminant concentrations to effectively manage risks. This work presents a framework to guide the development of monitoring protocols for particulate contaminants in water and the integration of monitoring data and quantitative microbial risk assessment into treatment decisions. The protozoa monitoring and risk-based compliance approach of a drinking water utility in Canada is presented along with 7 years of data. Guidance for determining sampling frequencies and locations is provided. It is shown that Cryptosporidium monitoring may be insufficient to inform treatment needs when Giardia cysts are more abundant in source water. This work underscores the importance of revisiting and enhancing monitoring practices for effective treatment and public health protection.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».