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Enregistrement W7062318626

Trace Element Occurrence in Wastewater and Effects on Surface Water Quality in the Laurentian Great Lakes and the Grand River, Ontario

2022· dissertation· en· W7062318626 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle accelerators and beam dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffluentWastewaterSewageTrace elementSewage treatmentWater qualityContaminationSurface waterWater pollutionSewage sludge
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater treatment plays an integral role in maintaining surface water quality in industrialized societies around the world. Wastewater effluent and sewage sludge can both be important vectors of contaminants that are not fully eliminated during treatment, and thus understanding effluent and sludge composition is key to preventing deleterious environmental impacts to receiving environments. Trace elements are one important class of contaminants in wastewater, as their increased use in industrialized societies is reflected in their growing occurrence in anthropogenic waste streams globally. Yet, the potential large-scale sources of trace elements to wastewater and their behavior during wastewater treatment remain poorly understood and potential environmental impacts on receiving environments therefore unclear. Because only a handful of specific parameters in wastewater and sludge are regulated in Canada, not including many trace elements, monitoring of their occurrence and potential impacts is crucial. In this thesis, >40 wastewater treatment facilities in the North American Great Lakes basin were screened for major and trace elements and a black-box approach was deployed to calculate representative estimates for average per-capita trace element loads and basin-scale effluent discharge rates, as well as trace element removal efficiencies across different wastewater treatment technologies. In addition, I report concentrations of major and trace elements in >30 riverine and effluent samples collected in the Grand River catchment, Ontario, in an attempt to assess imprints of effluent discharge on riverine trace element loads. The findings of this thesis demonstrate the effectiveness of wastewater surveillance for a quantitative exploration of anthropogenic versus geogenic trace element emissions and highlight its value to further the understanding of the current state of contaminants in wastewater and sewage sludge and their behavior during the wastewater treatment process.

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)0,000
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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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