Activity-Based Concept for Transport and Partitioning of Ionizing Organics
Notice bibliographique
Résumé
Ionizing chemicals, including pesticides, pharmaceuticals, and personal care products, are care products, are widely used chemicals of commerce and have been detected in the environment in large numbers. These "ionics" are subject to a variety of processes, such as dissociation, ion trap, and electrical interactions with organic matter and biota. Conventional chemodynamic concepts and models designed to treat neutral compounds do not necessarily address these processes. A new system of equations, based on activity and analogous to the fugacity approach, is suggested to describe the fate of organic ionics. The total concentration of all molecule species in a bulk compartment is determined from the product of activity 'a' and a bulk activity capacity 'B'. The concentration ratio between compartments in equilibrium depends on the activity ratio and the capacity ratio. Changes in partitioning due to pH, ionic strength, and the ion trap effect are quantified. The calculation is illustrated for two pharmaceuticals, namely the monovalent acid ibuprofen and the monovalent base trimethoprim, in a multimedia lake system. Trimethoprim is neutral at high pH but ionized at low pH, while ibuprofen exhibits the opposite. The concentration ratios of air and biota to water are shown to depend on pH. The activity approach may be used to describe transport and partitioning of multivalent ionizable organic compounds and to build multimedia fate models.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».