Enantiospecific Perfluorooctane Sulfonate (PFOS) Analysis Reveals Evidence for the Source Contribution of PFOS-Precursors to the Lake Ontario Foodweb
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to perfluorooctane sulfonate (PFOS) may arise directly, from emission and exposure to PFOS itself, or indirectly via the environmental release and degradation of PFOS-precursors. Human serum enantiomer fractions (EFs) of 1m-PFOS have been shown to be nonracemic, suggesting that PFOS-precursors are a significant source of PFOS in humans, but little is known about the importance of PFOS-precursors in ecosystems. In the current work, concentrations of PFOS, perfluorooctane sulfonamide (PFOSA), PFOS isomer profiles, and EFs of 1m-PFOS were determined in Lake Ontario water, sediment, fishes and invertebrates. Concentrations of PFOS and PFOSA were highest in slimy sculpin and Diporeia, and concentrations of the two compounds were often correlated. 1m-PFOS was racemic in sediment, water, sculpin and rainbow smelt, but nonracemic in the top predator, lake trout, and all invertebrate species. Furthermore, EFs were correlated with the relative concentrations of PFOS and PFOSA in invertebrates. Overall, these empirical observations with a new analytical tool confirm previous suggestions that PFOS-precursors contribute to PFOS in the food web, likely via sediment. Implications are that future PFOS exposures in this ecosystem will be influenced by an in situ source, and that the apparent environmental behavior of PFOS (e.g., bioaccumulation potential) can be confounded by precursors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».