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AI-aided chronic mixture risk assessment along a small European river reveals multiple sites at risk and pharmaceuticals being the main risk drivers
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In
Environment international 197, Seiten/Artikel-Nr.:109370
2025
Online
DOI: 10.1016/j.envint.2025.109370
DOI: 10.18154/RWTH-2025-07342
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1017355/files/1017355.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Ökotoxikologie und Umweltrisikobewertung (162710)
- Fachgruppe Biologie (160000)
- Institut für Umweltforschung (Biologie V) (162005)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 600
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-86000771675
WOS Core Collection: WOS:001486895000001
PubMed: pmid:40096793
Interne Identnummern
RWTH-2025-07342
Datensatz-ID: 1017355
Beteiligte Länder
Germany, Sweden
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; Article Processing Charges ; BIOSIS Previews ; Biological Abstracts ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Agriculture, Biology and Environmental Sciences ; DOAJ Seal ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; Fees ; IF >= 10 ; JCR ; Nationallizenz
; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection ; Zoological Record
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