Spatial distribution and hazard of halogenated flame retardants and polychlorinated biphenyls to common kingfisher (Alcedo atthis) from a region of South China affected by electronic waste recycling
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have reported bioaccumulation of halogenated flame retardants (HFRs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) in wildlife from electronic waste (e-waste) recycling sites. However, the concentrations and hazards of HFRs and PCBs in wildlife from non–e-waste sites which were not involved in any known e-waste recycling activities in the e-waste–impacted region are still unclear. Polybrominated diphenyl ethers (PBDEs), alternative HFRs (AHFRs; including dechlorane plus, decabromodiphenyl ethane, and 1,2-bis(2,4,6-tribromophenoxy) ethane), and PCBs were quantified in common kingfishers (Alcedo atthis) from a region affected by e-waste recycling in South China, and potential adverse effects were evaluated. Concentrations of ∑PBDEs and ∑PCBs in kingfishers ranged from 2.1 × 103–1.3 × 105 ng/g lipid mass (lm) and 2.1 × 103–1.5 × 106 ng/g lm, respectively. At e-waste recycling sites, these concentrations were 100- to 1000-fold greater than those in kingfishers from non–e-waste areas, where concentrations of ∑PBDEs and ∑PCBs were 16–1.2 × 103 and 39–3.0 × 103 ng/g lm, respectively. Concentrations of ∑AHFRs in kingfishers from e-waste sites and non–e-waste sites ranged from 8.5 to 3.6 × 102 and 0.8–2.9 × 102 ng/g lm, respectively. The greatest concentrations of PCBs in kingfishers were measured from the e-waste sites. Additionally, kingfishers from four non–e-waste sites in the vicinity of e-waste sites had greater PCB concentrations compared to the other six non-e-waste sites. Concentrations of AHFRs were negatively and significantly correlated with distance from an e-waste site, which indicated that AHFRs from non–e-waste sites might be influenced by point sources. Further, a significant (r2 = 0.53, p = 0.02) positive correlation between human population density and concentrations of ∑PBDEs in kingfishers from non–e-waste sites was observed. Concentrations of either PBDEs or PCBs from e-waste sites might pose severe, adverse reproductive effects to kingfishers, while the potential for adverse effects of PBDEs and PCBs to kingfishers from most non–e-waste sites seemed minimal.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».