PFAS Exposure Pathways for Humans and Wildlife: A Synthesis of Current Knowledge and Key Gaps in Understanding
Notice bibliographique
Résumé
We synthesize current understanding of the magnitudes and methods for assessing human and wildlife exposures to poly- and perfluoroalkyl substances (PFAS). Most human exposure assessments have focused on 2 to 5 legacy PFAS, and wildlife assessments are typically limited to targeted PFAS (up to ~30 substances). However, shifts in chemical production are occurring rapidly, and targeted methods for detecting PFAS have not kept pace with these changes. Total fluorine measurements complemented by suspect screening using high-resolution mass spectrometry are thus emerging as essential tools for PFAS exposure assessment. Such methods enable researchers to better understand contributions from precursor compounds that degrade into terminal perfluoroalkyl acids. Available data suggest that diet is the major human exposure pathway for some PFAS, but there is large variability across populations and PFAS compounds. Additional data on total fluorine in exposure media and the fraction of unidentified organofluorine are needed. Drinking water has been established as the major exposure source in contaminated communities. As water supplies are remediated, for the general population, exposures from dust, personal care products, indoor environments, and other sources may be more important. A major challenge for exposure assessments is the lack of statistically representative population surveys. For wildlife, bioaccumulation processes differ substantially between PFAS and neutral lipophilic organic compounds, prompting a reevaluation of traditional bioaccumulation metrics. There is evidence that both phospholipids and proteins are important for the tissue partitioning and accumulation of PFAS. New mechanistic models for PFAS bioaccumulation are being developed that will assist in wildlife risk evaluations. Environ Toxicol Chem 2021;40:631-657. © 2020 SETAC.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».