Global Distribution of Polyfluoroalkyl and Perfluoroalkyl Substances and their Transformation Products in Environmental Solids
Notice bibliographique
Résumé
Perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substances (PFASs) have been ubiquitously detected in environmental solids, like sediments, wastewater treatment plant (WWTP) sludge, and soil, with perfluorooctanoate (PFOA, C8) and perfluorooctane sulfonate (PFOS, C8) typically observed as the dominant perfluoroalkyl acids (PFAAs). Urban and industrial discharges have been identified as major contributors to current ambient levels of PFASs in near-source environments, while a number of studies have also highlighted the contribution of known fluorochemical point sources to regional contamination hotspots. In these near-source regions, the high PFAS contamination observed in sediments and soils has been attributed to the proximity of airports and fire-training facilities using aqueous film-forming foams (AFFFs), discharges from nearby fluorochemical production facilities, accidental spills, and application of contaminated WWTP biosolids to agricultural farmlands. In the case of the biosolids-applied farmlands, significant PFAS contamination was limited not only to soils, but was also observed in the plants and groundwater collected in the vicinity. In addition, since the early 2000s, China has emerged as a major fluorochemical producer, especially after the production phase-out of perfluorooctylsulfonyl (POSF)-based materials in North America in 2000–2002. This shift in the fluorochemical industry is reflected in global environmental surveys in which sediments, WWTP sludge, and soil sampled in China and other Asian-Pacific countries often exhibit the highest PFAS concentrations compared to those observed in Europe and North America.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».