Quantitative microbial risk assessment for drinking water intake threat prioritization: a comparison of vulnerability and threat assessment according to source water protection regulations of two Canadian provinces
Notice bibliographique
Résumé
Source Water Protection in Canada is regulated primarily by provincial governments, leading to a variety of approaches for characterizing threats to drinking water. This paper compares the key elements of vulnerability and threat assessments for microbial contaminants for two Canadian provinces. Drinking water intakes of two municipalities in Quebec and Ontario, Canada, located on opposite sides of a large transboundary river impacted by Combined Sewer Overflow (CSO) discharges were used as a case study to evaluate the two provincial approaches. Québec’s vulnerability classification for microbial contaminants is data driven based on regulatory monitoring (concentrations of Escherichia coli ) at the drinking water intake) while that of Ontario’s is model driven and dependent on the physical and hydraulic characteristics of zones around an intake. To establish a quantitative criterion to compare these two threat assessment frameworks, the impacts of a series of CSO events upstream of the drinking water intakes were simulated using a calibrated hydrodynamic and water quality model. Corresponding enteric pathogen concentrations in the intakes were estimated and used as input for Quantitative Microbial Risk Assessment (QMRA) to calculate treatment requirement levels to meet human health targets. Unlike Ontario’s threat assessment approach, Quebec’s approach provides an opportunity to investigate the effectiveness of risk reduction strategies such as an adjustment of the frequency of CSO events or corrective actions to improve treatment. Considering the influence of CSO events on log removal requirements to remain compliant with human health targets permitted the differentiation of CSO risk levels for threat prioritization.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».