Assessing temporal trends and source regions of per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) in air under the Arctic Monitoring and Assessment Programme (AMAP)
Notice bibliographique
Résumé
Long-term Arctic air monitoring of per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) is essential in assessing their long-range transport and for evaluating the effectiveness of chemical control initiatives. We report for the first time temporal trends of neutral and ionic PFASs in air from three arctic stations: Alert (Canada, 2006–2014); Zeppelin (Svalbard, Norway, 2006–2014) and Andøya (Norway, 2010–2014). The most abundant PFASs were the perfluorooctanoic acid (PFOA), perfluorooctane sulfonic acid (PFOS), perfluorobutanoic acid (PFBA), and fluorotelomer alcohols (FTOHs). All of these chemicals exhibited increasing trends at Alert with doubling times (t2) of 3.7 years (y) for PFOA, 2.9 y for PFOS, 2.5 y for PFBA, 5.0 y for 8:2 FTOH and 7.0 y for 10:2 FTOH. In contrast, declining or non-changing trends, were observed for PFOA and PFOS at Zeppelin (PFOA, half-life, t1/2 = 7.2 y; PFOS t1/2 = 67 y), and Andøya (PFOA t1/2 = 1.9 y; PFOS t1/2 = 11 y). The differences in air concentrations and in time trends between the three sites may reflect the differences in regional regulations and source regions. We investigate the source region for particle associated compounds using the Lagrangian particle dispersion model FLEXPART. Model results showed that PFOA and PFOS are impacted by air masses originating from the ocean or land. For instance, PFOA at Alert and PFOS at Zeppelin were dominated by oceanic air masses whereas, PFOS at Alert and PFOA at Zeppelin were influenced by air masses transported from land.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».