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Enregistrement W2318739473 · doi:10.1021/es303716k

Part I. A Temporal Study of PFCAs and Their Precursors in Human Plasma from Two German Cities 1982–2009

2013· article· en· W2318739473 sur OpenAlexaff
Leo W. Y. Yeung, Shona Robinson, Jan Koschorreck, Scott A. Mabury

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and Technology
Mots-clésGermanHuman plasmaChemistryEnvironmental scienceEnvironmental chemistryEngineeringGeographyChromatographyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A total of 420 human plasma samples from two cities (Halle and Münster, Germany), collected between 1982 and 2009, were analyzed for a suite of PFCAs (C6-C12) and selected PFCA precursors (4:2-, 4:2/6:2-, 6:2-, 6:2/8:2-, 8:2-, 8:2/10:2-, and 10:2-diPAPs). PFCAs (C7-C11 and C13) were detected in over 80% of the samples (<0.005-39.4 ng/mL), while C12 PFCA was detected in fewer than 10% of the samples. In a range of 10-46% of the samples, 4:2-, 4:2/6:2-, 6:2, and 8:2-diPAPs were identified at concentrations of <0.0002-0.687 ng/mL; fewer than 10% of the samples had detectable 10:2-diPAP. Temporal trends (2000-2009) showed increasing concentrations of PFNA, PFDA, and PFUnDA, whereas PFOA concentrations were decreasing. Calculated population halving time for PFOA varied between 8.2-14.5 years, which contrasts to the generally accepted value of 3.8 years. This suggests an ongoing or additional exposure to PFOA or one of its precursor compounds. DiPAPs, known to metabolize rapidly to PFCAs, were detected in a significant number of samples and at concentrations that have not declined significantly over the past half-decade. The evidence suggests they have contributed to the continued presence of the longer chain PFCAs and perhaps contribute to the slow decline of PFOA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations113
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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