Perfluoroalkyl Contaminants in an Arctic Marine Food Web: Trophic Magnification and Wildlife Exposure
Notice bibliographique
Résumé
To better understand the bioaccumulation behavior of perfluoroalkyl contaminants (PFCs), we conducted a comparative analysis of PFCs and lipophilic organohalogens in a Canadian Arctic marine food web. Concentrations of perfluorooctane sulfonic acid (PFOS), perfluorooctansulfoamide (PFOSA), and C7-C14 perfluorocarboxylic acids (PFCAs) ranged between 0.01 and 0.1 ng x g(-1) dry wt in sediments and 0.1 and 40 ng x g(-1) wet wt in biota, which was equivalent to or higher than levels of PCBs, PBDEs, and organochlorine pesticides. In beluga whales, PFOS and PFCA concentrations were higher (P < 0.05) in protein-rich compartments (liver and blood), compared to other tissues/fluids (milk, blubber, muscle, and fetus). In the marine mammalian food web, concentrations of PFOSA and lipophilic organochlorines (ng x g(-1) lipid equivalent) and proteinophilic substances (i.e., PFOS and C8-C14 PFCAs, ng x g(-1) protein) increased significantly (P < 0.05) with trophic level. Trophic magnification factors (TMFs) of organochlorines ranged between 5 and 14 and exhibited significant curvilinear relationships (P < 0.05) with octanol-water and octanol-air partition coefficients (KOW, KOA). TMFs of perfluorinated acids (PFAs) ranged between 2 and 11 and exhibited similar correlation (P < 0.05) with protein-water and protein-air partition coefficients (KPW, KPA). PFAs did not biomagnify in the aquatic piscivorous food web (TMF range: 0.3-2). This food web specific biomagnification behavior was attributed to the high aqueous solubility and low volatility of PFAs. Specifically, the anticipated phase-partitioning of these proteinophilic substances, represented by their protein-water (KPW) and protein-air (KPA) partition coefficients, likely results in efficient respiratory elimination in water-respiring organisms but very slow elimination and biomagnification in air-breathing animals. Lastly, the results indicate that PFOS exposure in nursing Hudson Bay beluga whale calves (CI95 range = 2.7 x 10(-5) to 1.8 x 10(-4) mg x kg bw(-1) x d(-1)), exceedsthe oral reference dose for PFOS (7.5 x 10(-5) mg x kg bw(-1) x d(-1)), which raises concern for potential biological effects in these and other sensitive Arctic marine wildlife species.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».