A critical review of synthetic chemicals in surface waters of the US, the EU and China
Notice bibliographique
Résumé
There is a wide concern that emerging organic pollutants (EOPs) in surface water could adversely affect human health and wildlife. However, the geographic distribution, exposure pattern and ecological risk of emerging organic pollutants are poorly understood at a global scale. This paper provides a comprehensive survey on the exposure level of EOPs in China, the US and the EU based on the published literature. The hazard level of three categories of EOPs, namely pharmaceuticals and personal care products (PPCPs), pesticides and industrial chemicals was further evaluated by adopting a novel Aquatic HazPi index that jointly accounts for the persistence, bioaccumulation, toxicity and bioactivity. Furthermore, a correlation analysis of land use with the surface water exposure status regarding the synthetic chemicals was conducted. According to the published data reported between 2010 and 2016, the concentration of pesticides in the US was higher than in the EU and China. The concentration of PPCPs in the EU was generally lower than in both the US and China, while the concentration of industrial chemicals in China was higher than in the EU and the US. Among the chemicals whose median concentration in surface water was >10 ng/L, the antiretroviral Efavirenz, the pesticide Fipronil, and octocrylene, an industrial chemical and cosmetic ingredient, were found with the highest aquatic HazPi value. Lastly, the spatial distribution and concentration of hazardous EOPs was shown to depend on local landscape and land usages. Our study provides the first broad overview on the geographic distribution, exposure pattern of hazardous EOPs in the three major economic entities: China, the US and the EU.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».