Equilibrium modeling: A pathway to understanding observed perfluorocarboxylic and perfluorosulfonic acid behavior
Notice bibliographique
Résumé
Equilibrium distribution models of hydrophobic neutral partitioning of the perfluorinated carboxylic and sulfonic acids were shown, without the need for any physical chemical properties, to successfully predict the sediment-water distribution (D(SW) ) directly from independently measured equilibrium tissue distributions known as the bioconcentration factor (BCF). The constant of proportionality required by the models successfully predicted the correlation between the biotic and abiotic distributions of both sets of chemicals, thus demonstrating the applicability of the assumptions inherent in the models, that is, hydrophobically driven partitioning of the neutral species, and thus the applicability of the models themselves. Colloquially speaking, the models are thus validated as applicable to these chemicals. Subsequent application of the standard equilibrium models showed order of magnitude agreement for 83% of measured BCF values and 88% of measured D(SW) for the perfluorinated carboxylic acids, confirming the physical chemical properties used. The applicability of the models to perfluorooctane sulfonic acid (PFOSA) was shown by the successful prediction of D(SW) from BCF. Therefore, the measured D(SW) and BCF could be used to calculate the octanol-water distribution, D(OW) , and hence the corresponding pK(a):K(OW) solution set, thus providing independent experimentally based estimates of these properties. For both the perfluorinated carboxylic and sulfonic acids, the existing standard equilibrium models are shown to be applicable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».