Broad-Scale Analysis of Factors Influencing Inputs of Domestic Wastewater Constituents from Onsite Wastewater Treatment Systems to Streams
Notice bibliographique
Résumé
This study provides new field-based evidence of the physical and socioeconomic watershed factors and streamflow conditions that influence effluent inputs to streams from onsite wastewater treatment systems (OWTSs), including potential differences between inputs via slow (groundwater) and more rapid (subsurface preferential, overland, direct pipe) transport pathways. Stream sampling data were compiled for 46 watersheds in Ontario, Canada, with analyses including a conservative chemical tracer (acesulfame) representing all (slow and rapid) pathways and a nonconservative human fecal bacteria tracer (HF183) representing only rapid pathways. Acesulfame stream concentrations ranged from tens to over 1000 ng/L, indicating OWTS effluent inputs to streams are widespread. Additionally, HF183 was detected in >20% of stream samples, indicating the prevalence of rapid pathways. Linear mixed-effects models indicate that the percentage of OWTS effluent reaching streams, based on acesulfame data, was higher under high flow conditions and in watersheds with older houses, more houses within 200 m of a stream, and a lower topographic wetness index. Higher human fecal contamination, based on HF183 detections, was observed in streams that drain watersheds with high OWTS density, more houses within 200 m of a stream, and a higher topographic wetness index. These findings support improved pollutant load predictions and better targeting of watersheds for OWTS management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».