How do different species of Disinfection By-Products compare to water quality guidelines?
Notice bibliographique
Résumé
Water treatment is a critical component to ensure safe drinking water provisions for Canadians. In particular, chlorine is commonly used to disinfect drinking water supplies. However, chlorine can react with dissolved organic carbon (DOC) to form carcinogenic disinfection by-products (DBPs). Although thousands of different types of DBPs can form (ranging in abundance and toxicity) it is too difficult to measure, let alone regulate, every single compound. For that reason, drinking water guidelines generally use the total concentration of two groups (trihalomethanes and haloacetic acids), encompassing various combinations of carbon, chlorine, and bromine (termed DBP species). However, these guidelines are chemically confusing (adding up different concentrations on a weight basis rather than a molar basis) and group together a number of different species with different levels of health concerns. This poster will start a conversation about DBP water quality guidelines. First, we provide a tool to easily calculate and convert DBP guideline values to various DBP molar concentrations. Second, we compare DBP data collected from various lakes (covering 15º of latitude, from the IISD-Experimental Lakes Area in Ontario, to the Northwest Territories) to examine how differing amounts and mixtures of DOC result in changes in the relative formation of various DBP species. Finally, we discuss how different species may vary in toxicity. These components all help to continue a conversation that discusses DBP formation, risk, and water quality guidelines.
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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 | 0,028 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».