From Legacy to Emerging Groundwater Contaminants: Combining Advanced Monitoring Tools to Assess Sources and In Situ (Bio)Transformation
Notice bibliographique
Résumé
Aquifers worldwide are under increasing pressure from the widespread use of synthetic chemicals, many of which, alone or as a mixture, are persistent, mobile, and toxic. Legacy and emerging organic contaminants pose major challenges for groundwater remediation, often involving substantial cleanup costs and requiring efficient monitoring strategies to trace their sources and transformation mechanisms. Groundwater bacteria have demonstrated remarkable capabilities to degrade diverse organic contaminants, particularly petroleum hydrocarbons and chlorinated solvents. However, the biotransformation of emerging contaminants, for example, pesticides and per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), remains only partially understood. This review explores the potential of integrating conventional hydrogeochemical monitoring with multielement compound-specific isotope analysis (ME-CSIA), biomolecular tools, and reactive transport modeling to evaluate sources and in situ contaminant transport and transformation. This integrative approach can provide decisive information on contaminant removal processes and enhance the selection of remedial actions and the evaluation of remediation efficiency. Furthermore, the synergy observed in multidisciplinary case studies has significantly advanced our ability to elucidate the sources and transformation of legacy contaminants in groundwater. This foundation is now essential for transferring knowledge to address the complex challenges posed by the pervasiveness of emerging contaminants in groundwater and develop suitable remediation and monitoring strategies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».