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Enregistrement W4411243773 · doi:10.3390/su17125422

Updating Water Quality Standards Criteria Considering Chemical Mixtures in the Context of Climate Change

2025· article· en· W4411243773 sur OpenAlexafffund
Vitor Pereira Vaz, William Gerson Matias, Maria Elisa Magri, David Dewez, Philippe Juneau

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Pollution Assessment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésClimate changeContext (archaeology)Environmental scienceQuality (philosophy)Water qualityEnvironmental resource managementBiochemical engineeringEnvironmental economicsEngineeringGeologyEconomicsEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human activity has rapidly impacted the world; however, regulations have not kept pace to protect human life and the environment. Chemical pollution and climate change are consequences of the accelerated development that have not been sufficiently incorporated in regulations regarding water quality. This paper explores chemical pollution and climate change as criteria for water quality regulation updates, and it examines global north–south relations using a thorough literature review including papers and relevant regulations regarding surface water standards in different countries and proposes ways forward for the field of water quality. Water Quality Standards (WQS) definitions are defined by regulatory bodies that primarily consider toxicological assays provided by companies or literature-based research on emerging compounds, primarily conducted in laboratory conditions that differ from realistic environments, where compounds may be co-exposed to other contaminants and under variable temperatures. The research provided evidence that discussions on updating WQS to account for chemical mixtures are advanced in some countries such as the Netherlands, but implementation remains necessary. Furthermore, updates in WQS regarding climate change focus mostly on avoiding the climate crisis by reducing emissions. However, updates are not implemented rapidly enough to enhance protection under realistic scenarios.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,004
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 enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,338 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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