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Enregistrement W2070014858 · doi:10.1021/es901448p

Modeling the Global Fate and Transport of Perfluorooctane Sulfonate (PFOS) and Precursor Compounds in Relation to Temporal Trends in Wildlife Exposure

2009· article· en· W2070014858 sur OpenAlexaff
James M. Armitage, Urs Schenker, Martin Scheringer, Jonathan W. Martin, Matthew MacLeod, Ian T. Cousins

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDuPont
Mots-clésPerfluorooctaneWildlifeSulfonateEnvironmental chemistryEnvironmental scienceRelation (database)ChemistryComputer scienceEcologyBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A global-scale fate and transport model was applied to investigate the historic and future trends in ambient concentrations of perfluorooctane sulfonate (PFOS) and volatile perfluorooctane sulfonyl fluoride (POSF)-based precursor compounds in the environment. First, a global emission inventory for PFOS and its precursor compounds was estimated for the period 1957-2010. We used this inventory as input to a global-scale contaminant fate model and compared modeled concentrations with field data. The main focus of the simulations was to examine how modeled concentrations of PFOS and volatile precursor compounds respond to the major production phase-out that occurred in 2000-2002. Modeled concentrations of PFOS in surface ocean waters are generally within a factor of 5 of field data and are dominated by direct emissions of this substance. In contrast, modeled concentrations of the precursor compounds considered in this study are lower than measured concentrations both before and after the production phase-out. Modeled surface ocean water concentrations of PFOS in source regions decline slowly in response to the production phase-out while concentrations in remote regions continue to increase until 2030. In contrast, modeled concentrations of precursor compounds in both the atmosphere and surface ocean water compartment in all regions respond rapidly to the production phase-out (i.e., decline quickly to much lower levels). With respect to wildlife biomonitoring data, since precursor compounds are bioavailable and degrade to PFOS in vivo, it is at least plausible that declining trends in PFOS body burdens observed in some marine organisms are attributable to this exposure pathway. The continued increases in PFOS body burdens observed in marine organisms inhabiting other regions may reflect exposure primarily to PFOS itself, present in the environment due to production and use of this compound as well as degradation of precursor compounds.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations181
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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