Predicting Polycyclic Aromatic Hydrocarbon Bioavailability to Mammals from Incidentally Ingested Soils Using Partitioning and Fugacity
Notice bibliographique
Résumé
Soil and dust ingestion is one of the major human exposure pathways to contaminated soil; however, pollutant transfer from ingested substances to humans cannot currently be confidently predicted. Soil polycyclic aromatic hydrocarbon (PAH) bioavailability is likely dependent upon properties linked to chemical potential and partitioning such as fugacity, fugacity capacity, soil organic carbon, and partitioning to simulated intestinal fluids. We estimated the oral PAH bioavailability of 19 historically contaminated soils fed to juvenile swine. Between soils, PAH blood content, with the exception of benzo(a)pyrene, was not linked to fugacity. In contrast, between individual PAHs, using partitioning explained PAH blood content (area under the curve = 0.47 log fugacity + 0.34, r(2) = 0.68, p < 0.005, n = 14). Soil fugacity capacity predicts PAH soil concentration with an average slope of 0.30 (μg PAH g(-1) soil) Pa(-1) and r(2)'s of 0.61-0.73. Because PAH blood content was independent of soil concentration, soil fugacity correlated to PAH bioavailability via soil fugacity's link to soil concentration. In conclusion, we can use fugacity to explain PAH uptake from a soil into blood. However, something other than partitioning is critical to explain the differences in PAH uptake into blood between soils.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».