Determining Pathways Via Which Septic System Wastewater Effluent Reaches Tributaries
Notice bibliographique
Résumé
Septic systems have the potential to contribute various wastewater contaminants, including nutrients, to streams. Contaminant inputs to a stream vary depending on the specific pathway delivering septic wastewater effluent to the stream. The objectives of this study were to i) evaluate the relative importance of different pathways in delivering septic effluent to streams under varying hydrologic conditions, and ii) assess the utility of using multiple wastewater tracers and field sampling approaches to distinguish these contributing pathways. To address these objectives, routine stream sampling, high resolution longitudinal stream surveys and high frequency event-based sampling were conducted in four subwatersheds in the Ontario Lake Erie Basin. Stream samples were analyzed for artificial sweeteners, E. coli, human-specific bacterial DNA markers (HF183 and mitochondrial markers) and ammonium. The combined use of artificial sweeteners with the human-specific HF183 marker was found to be valuable for identifying contributing pathways. Data indicated that multiple pathways including groundwater transport, direct continuously flowing pipes and intermittent drains (e.g. field tile drains) all contribute septic effluent to the streams with the relative importance of these pathways varying between low and high flow conditions. While overland runoff may also deliver septic effluent to the stream, there was limited evidence of this pathway using the sampling approaches adopted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».