Experimental p<i>K</i><sub>a</sub> Determination for Perfluorooctanoic Acid (PFOA) and the Potential Impact of p<i>K</i><sub>a</sub> Concentration Dependence on Laboratory-Measured Partitioning Phenomena and Environmental Modeling
Notice bibliographique
Résumé
An accurately measured equilibrium acid dissociation constant (pKa) is essential for understanding and predicting the fate of perfluorocarboxylic acids (PFCAs) in the environment. The aqueous pKa of perfluorooctanoic acid (PFOA) has been determined potentiometrically using a standard water-methanol mixed solvent approach and was found to be 3.8 +/- 0.1. The acidity of PFOA is thus considerably weaker than its shorter-chain PFCA homologues. This was attributed to differences in molecular and electronic structure, coupled with solvation effects. The pKa of PFOA was suppressed to approximately 2.3 at higher concentrations because of the aggregation of perfluorooctanoate (PFO). Often, PFCA partion coefficients are determined at concentrations above those found in the environment. Thus, it was suggested that a pKa correction factor, which accounts for this concentration-dependent shift in acid/base equilibrium, should be applied to PFCA partition efficients before they are implemented in environmental fate models. A pKa of 3.8 +/- 0.1 suggests that a considerable concentration of the PFCA exists as the neutral species in the aqueous environment for example, in typical Ontario rainwater, it is approximately 17%. Transport, fate, and partitioning models have often ignored the presence this species completely. The environmental dissemination of PFCAs could, in part, be explained by considering the role of the neutral 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».