Cooking Decreases Observed Perfluorinated Compound Concentrations in Fish
Notice bibliographique
Résumé
Dietary intake is a major route of exposure to perfluorinated compounds (PFCs). Although fish and seafood contribute significantly to total dietary exposure to these compounds, there is uncertainty with respect to the effect of cooking on PFC concentrations in these foods. Eighteen fish species purchased from markets in Toronto, Mississauga, and Ottawa, Canada were analyzed for perfluorooctanesulfonamide (PFOSAs)-based fluorochemicals and perfluorinated acids (PFAs) in raw and cooked (baked, boiled, fried) samples. Of 17 analytes, perfluorooctanesulfonic acid (PFOS) was detected most frequently; concentrations ranged from 0.21 to 1.68 ng/g ww in raw and cooked samples. PFOSAs were detected only in scallops at concentrations ranging from 0.20 ng/g ww to 0.76 ng/g ww. Total concentrations of PFAs in samples were 0.21 to 9.20 ng/g ww, respectively, consistent with previous studies. All cooking methods reduced PFA concentrations. Baking appeared to be the most effective cooking method; after baking samples for 15 min at 163 C (325 degrees F), PFAs were not detected in any of the samples. The margin of exposures (MOE) between the toxicological points of reference and the dietary intake of perfluorocarboxylates (PFCAs) and PFOS in fish and seafood muscle tissue were greater than 4 orders of magnitude. This indicates that reducing consumption of fish muscle tissue is not warranted on the basis of PFC exposure concerns at the reported levels of contamination, even for high fish consuming populations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».