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Enregistrement W2107340913 · doi:10.1071/en10072

Trends of polyfluoroalkyl compounds in marine biota and in humans

2010· article· en· W2107340913 sur OpenAlexaff
Renate Sturm, Lutz Ahrens

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Chemistry · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensToronto East General HospitalEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfluorooctaneBiotaEnvironmental chemistryContext (archaeology)Trophic levelFood chainEnvironmental scienceFish <Actinopterygii>ChemistryEcologyGeographyBiologyFisherySulfonate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental context Polyfluoroalkyl compounds are used in a variety of industrial and consumer applications, including polymer production and for surface treatment of textiles and paper. Research over the last 10 years has shown that these compounds are ubiquitous environmental contaminants – they are extremely persistent, show toxic effects and accumulate in the food chain. We evaluate global, temporal and spatial trends of these important emerging contaminants. Abstract This review gives an overview of existing knowledge of polyfluoroalkyl compounds (PFCs) in humans and in marine biota. Temporal trends and spatial distribution of PFCs were globally compared in humans, marine mammals, seabirds and fish. In general, PFC concentrations in the environment have increased significantly from the beginning of the production up to the 1990s. After the phase-out of perfluorooctane sulfonyl fluoride (POSF) production starting in 2000, PFC concentrations in humans generally decreased. In marine biota no clear temporal trends were observed. The temporal trends depended on the species, their trophic levels and the geographical locations. PFC patterns in humans and in marine wildlife species were compared regarding perfluorooctane sulfonate (PFOS), perfluorooctanoate (PFOA), their shorter and longer chain homologues (C4–C15) and precursor compounds. Finally knowledge gaps were identified and recommendations for future work were presented.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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