Poly- and per-fluoroalkyl compounds in sediments of the Laurentian Great Lakes: Loadings, temporal trends, and sources determined by positive matrix factorization
Notice bibliographique
Résumé
A recent data set for 22 poly- and per-fluorinated compounds (PFASs) in Ponar grab samples of surface sediments and cores from the Great Lakes of North America was examined for concentrations, loads, correlations with geographical coordinates and depth (time), and for sources. Correlations were determined by multivariate regression analyses. Source apportionment of PFASs was carried out by positive matrix factorization (PMF) for two cores from Lake Ontario. For the five lakes together, the total load of PFASs in sediments was estimated to be 245 ± 24 tonnes, which is about half the load for total PCBs. The recent annual loading was 1812 ± 320 kg/yr. Concentrations and inventories of PFASs were greatest in Lakes Erie and Ontario. Since 1947, concentrations of perfluorooctane sulfonic acid (PFOS) in ten cores have increased exponentially as a function of time with doubling times between 10 and 54 yr and have leveled off in three cores since 2000. PMF demonstrated an effective grouping of two particle-associated factors, characterized mainly by longer-chain PFASs (C ≥ 8) and two other factors of mainly shorter-chain compounds (C ≤ 6). Two factors feature only one dominant compound: factor 1, PFOS, and factor 3, perfluorobutane sulfonic acid (PFBS). Of all factors, factor 3 with PFBS has the largest contribution (47.8%). Significant scores for perfluorohexane sulfonic acid (PFHxS) and PFBS, along with flat or decreasing PFOS contributions since 2003, indicate that the replacement of PFOS with these compounds is beginning to take effect in the environment.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».