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Enregistrement W2908734849 · doi:10.29235/1561-8331-2018-54-4-487-504

Fluorinated fire-figthing foams: manufacture, applications, ecological consequences

2019· article· en· W2908734849 sur OpenAlexaboutno aff
T. I. Kukharchyk

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences of Belarus Chemical Series · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfluorooctanoic acidHazardous wasteFlammable liquidEnvironmental chemistryFluorideContaminationEnvironmental scienceWaste managementFluorineChemistryOrganic chemistryEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information on the production and use of fluorine-containing foaming agents intended for foam extinguishing of fires with oils and other flammable liquids as well as ecological consequences are reviewed in the article. It is shown that poly- and/or perfluorinated compounds usage for fire-fighting foam production led to the emergence of a large group of hazardous chemicals in the environment, including perfluorooctane sulfonic acid (PFOS), perfluorooctanoic acid (PFOA), perfluorohexane sulfonic acid (PFHxS). General information about fluorine-containing foaming agents, their manufacturers and labelling, properties, possible volumes of production and application on a global scale are given. It is shown that the use of fire-fighting foam to extinguish fires, as well as during training, leads to direct discharges of PFOS, PFOA and other fluorine-containing compounds into the environment. The results of studies carried out in various EU countries, Norway, the USA, Canada and Australia, which testify to high concentrations of PFOS, PFOA and other fluoride-containing compounds in groundwater and surface waters as well as in soils, are discussed. The highest levels of contamination are found in the sites where fluorine-containing foaming agents are used. The danger of fluoride-containing compounds entering the human body with contaminated drinking water and food products is shown.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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