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Integrated data-driven cross-disciplinary framework to prevent chemical water pollution

跨学科 环境科学 纪律 污染 环境规划 数据科学 计算机科学 社会学 生态学 生物 社会科学
作者
Mohamed Ateia,Gabriel Sigmund,Michael J. Bentel,John W. Washington,Adelene Lai,Nathaniel Merrill,Zhanyun Wang
出处
期刊:One earth [Elsevier BV]
卷期号:6 (8): 952-963 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.oneear.2023.07.001
摘要

Access to a clean and healthy environment is a human right and a prerequisite for maintaining a sustainable ecosystem. Experts across domains along the chemical life cycle have traditionally operated in isolation, leading to limited connectivity between upstream chemical innovation to downstream development of water-treatment technologies. This fragmented and historically reactive approach to managing emerging contaminants has resulted in significant externalized societal costs. Herein, we propose an integrated data-driven framework to foster proactive action across domains to effectively address chemical water pollution. By implementing this integrated framework, it will not only enhance the capabilities of experts in their respective fields but also create opportunities for novel approaches that yield co-benefits across multiple domains. To successfully operationalize the integrated framework, several concerted efforts are warranted, including adopting open and FAIR (findable, accessible, interoperable, and reusable) data practices, developing common knowledge bases/platforms, and staying vigilant against new substance "properties" of concern.

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