Multimedia persistence as an indicator of potential for population-level intake of environmental contaminants
Notice bibliographique
Résumé
Although intuitively it is apparent that population-level exposure to contaminants dispersed in the environment must be related to the persistence of the contaminant, there has been little effort to quantify this link formally. In this paper we investigate the relationship between overall persistence and/or overall residence time in a multimedia exposure environment and the population-level intake of contaminants as expressed by intake fraction (iF), the cumulative fraction of chemical emitted to the environment that is taken up by members of the population. We demonstrate that for any given contaminant and emission scenario the definition of iF implies that it is directly proportional to the overall multimedia persistence (Pov), or the overall multimedia residence time (Tov). The proportionality constant has dimensions of time and represents the characteristic time for population intake (CTI) of the chemical from the environment. We then apply the CalTOX fate and exposure model to explore how Tov and CTI combine to determine the magnitude of iF We find that CTI has a narrow range of possible values relative to Tov across multiple chemicals and emissions scenarios. We use data from the Canadian Environmental Protection Act Priority Substance List (PSL1) Assessments and multimedia Pov to show that exposure assessments based on empirical observation are consistent with interpretations from the model. Results indicate that Pov derived from screening-level assessments of persistence, bioaccumulation potential, and toxicity (PBT) is a useful indicator of the potential for population-level exposure.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».