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Enregistrement W2002378618 · doi:10.1021/es049860w

Degradation of Fluorotelomer Alcohols:  A Likely Atmospheric Source of Perfluorinated Carboxylic Acids

2004· article· en· W2002378618 sur OpenAlexaff
David Ellis, Jonathan W. Martin, Amila O. De Silva, Scott A. Mabury, M. D. Hurley, Mads P. Sulbæk Andersen, Timothy J. Wallington

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDegradation (telecommunications)ChemistryEnvironmental chemistryCarboxylic acidOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human and animal tissues collected in urban and remote global locations contain persistent and bioaccumulative perfluorinated carboxylic acids (PFCAs). The source of PFCAs was previously unknown. Here we present smog chamber studies that indicate fluorotelomer alcohols (FTOHs) can degrade in the atmosphere to yield a homologous series of PFCAs. Atmospheric degradation of FTOHs is likely to contribute to the widespread dissemination of PFCAs. After their bioaccumulation potential is accounted for, the pattern of PFCAs yielded from FTOHs could account for the distinct contamination profile of PFCAs observed in arctic animals. Furthermore, polar bear liver was shown to contain predominately linear isomers (>99%) of perfluorononanoic acid (PFNA), while both branched and linear isomers were observed for perfluorooctanoic acid, strongly suggesting a sole input of PFNA from "telomer"-based products. The significance of the gas-phase peroxy radical cross reactions that produce PFCAs has not been recognized previously. Such reactions are expected to occur during the atmospheric degradation of all polyfluorinated materials, necessitating a reexamination of the environmental fate and impact of this important class of industrial chemicals.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations985
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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