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Enregistrement W4410810534 · doi:10.1371/journal.pwat.0000352

Vulnerability assessment of drinking water intakes to microbial contamination during combined sewer overflows under global change: A bottom-up approach

2025· article· en· W4410810534 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePLOS Water · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Stormwater Management Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQuébec Ministère du Développement Durable, de l’Environnement et de la Lutte Contre les Changements Climatiques
Mots-clésEnvironmental scienceContaminationCombined sewerVulnerability (computing)Environmental engineeringWater resource managementHydrology (agriculture)GeologyGeotechnical engineeringStormwaterEcologyComputer scienceSurface runoffBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combined sewer overflows (CSOs) are a major cause of microbial contamination in urban rivers, especially during summer low flow periods. This study analyzes the vulnerability of drinking water intakes (DWIs) to CSO-derived microbial contamination in an urban river located in Quebec, Canada, under global change. The vulnerability assessment of DWIs was based on the Escherichia coli ( E. coli) concentrations and conducted using a novel bottom-up approach. Unlike the traditional top-down approach, the bottom-up approach incorporates a wide range of climate information sources, including historical data, stochastic climate simulations, and outputs from General Circulation Models, without the need for extensive recalibration or reliance on downscaled models. It also allows local capacities and system-specific factors to be taken into account, providing a more adaptable framework for regions with limited data. E. coli concentrations from CSOs were generated stochastically, while hydrographs were generated by a deterministic method. A hydrodynamic and water quality models were used to investigate the impact of simultaneous overflows, their duration, E. coli concentrations, and peak overflow and river flow. The study revealed a significant impact of simultaneous overflows on the mean and maximum simulated E. coli concentrations at DWIs, particularly during extended CSO durations and with higher discharged E. coli concentrations. The extreme-low river flow rates significantly increased mean and peak E. coli concentrations, altering the pollutograph shape at DWIs. Future climate projections indicate a decrease in summer low flows, potentially exacerbating the vulnerability of water sources to CSO contamination. Source water protection plans need to consider vulnerable periods, characterized by reduced contaminant dilution alongside high numbers of simultaneous overflows, high contaminants concentration, and prolonged durations. The bottom-up approach proposed in this study can be applied in jurisdictions with limited data and covers a range of potential risks using probabilistic scenarios, including extreme scenarios, without using a hydroclimatic model.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,669

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle