Contamination of Perfluorooctane Sulfonate (PFOS) and Perfluorooctanoate (PFOA) in Water Environment of 21 Cities in 10 Countries
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we focus on perfluorooctane sulfonate (PFOS) and perfluorooctanoate (PFOA) in water environment of 21 cities in 10 countries (i.e., Japan, Singapore, Thailand, Malaysia, China, Vietnam, Taiwan, Sweden, Turkey and Canada). 1,160 samples were collected in different water environments (e.g., river, lake, wetland, reservoir, wastewater treatment plant, residence, and sea) from Nov. 2004 to Dec. 2007. The main conclusions obtained in this study are as follows: 1) The average concentration of PFOS in the surface water of rivers was more than 10.0 ng · l-1 in Osaka. The average concentration of PFOS in residential tap water was more than 10.0 ng · l-1 in Bangkok and Taipei. 2) The average concentration of PFOA in the surface water of rivers was more than 1,000 ng · l-1 (median : 48.6 ng · l-1) in Osaka, and it was more than 15 ng · l-1 in Kyoto, Shenzhen, Khon Kaen, and Singapore. The average concentration of PFOA in residential tap water was more than 10 ng · l-1 in Osaka and Okayama in Japan. 3) The number of cities where the difference between river water and tap water was less than 1.0 ng · l-1 in the median concentrations of dissolved PFOS and PFOA was 16 for PFOS and 11 for PFOA, respectively. 4) The dissolved PFOS and PFOA concentrations in effluent were higher than those in influent of most wastewater treatment plants (16/19 for PFOS, 38/45 for PFOA).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».