Modeling Uptake of Selected Pharmaceuticals and Personal Care Products into Food Crops from Biosolids-Amended Soil
Notice bibliographique
Résumé
Biosolids contain a variety of pharmaceuticals and personal care products (PPCPs). Studies have observed the uptake of PPCPs into plants grown in biosolids-amended soils. This study examined the ability of Dynamic Plant Uptake (DPU) model and Biosolids-amended Soil Level IV (BASL4) model to predict the concentration of eight PPCPs in the tissue of plants grown in biosolids-amended soil under a number of exposure scenarios. Concentrations in edible tissue predicted by the models were compared to concentrations reported in the literature by calculating estimated human daily intake values for both sets of data and comparing them to an acceptable daily intake value. The equilibrium partitioning (EqP) portion of BASL4 overpredicted the concentrations of triclosan, triclocarban, and miconazole in root and shoot tissue by two to three orders of magnitude, while the dynamic carrot root (DCR) portion overpredicted by a single order of magnitude. DPU predicted concentrations of triclosan, triclocarban, miconazole, carbamazepine, and diphenhydramine in plant tissues that were within an order of magnitude of concentrations reported in the literature. The study also found that more empirical data are needed on the uptake of cimetidine, fluoxetine, and gemfibrozil, and other ionizable PPCPs, to confirm the utility of both models. All hazard quotient values calculated from literature data were below 1, with 95.7% of hazard quotient values being below 0.1, indicating that consumption of the chosen PPCPs in plant tissue poses de minimus risk to human health.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».