Detections of Commercial Fluorosurfactants in Hong Kong Marine Environment and Human Blood: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Previously, much of the perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substance (PFAS) research has focused on perfluoroalkyl carboxylates (PFCAs) or perfluoroalkane sulfonates (PFSAs). Recent studies indicate that known PFCAs and PFSAs accounted for 5-95% of the organofluorine (OF) in human and wild rat blood samples suggesting that a relatively large proportion of OF remained unknown. Until recently, some studies reported commercially available compounds such as polyfluoroalkyl phosphate diesters (diPAPs) and fluorotelomer sulfonates (FTSAs) in human blood and sludge samples. The present investigation is a pilot study aiming at surveying some newly identified PFASs such as diPAPs, FTSAs, and perfluorinated phosphinates (PFPiAs) in different environmental samples including surface water, sediment, sewage treatment plant influent and effluent, sludge, benthic worm, and human blood from Hong Kong. DiPAPs (6:2, 6:2/8:2, and 8:2) were detected in some of the samples at part-per-billion (ppb) levels in sludge, sub ppb levels in influent and effluent, sediment, worm, and human blood samples, and sub part-per-trillion (ppt) levels in surface waters. Sub ppt to ppb levels of 6:2 and 8:2 FTSAs were observed in worm, surface water, and human blood samples. PFPiAs were only observed in worm samples. The detected "new PFASs" accounted for a minor proportion (less than 5%) of the total PFASs in benthic worm and human blood, but up to 95% in sewage sludge samples from Hong Kong. This is the first report of commercial fluorosurfactants (PFPiAs, diPAPs, and FTSAs) in the samples from the environment and human blood in Hong Kong; further information on the distribution, fate, and transport of "new PFASs" in other Asian cities, as well as toxicity, is needed for further assessing the human exposure and risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».