Strategic resources for assessing PFAS ecological risks at AFFF sites
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of aqueous film forming foam (AFFF) in the United States has caused concern about the potential effects of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) on ecological resources. Moreover, the limited availability of scientific information and a lack of guidance have collectively resulted in significant challenges for ecological risk assessors supporting site-specific investigations and management decisions at PFAS-impacted sites. To address these needs, the environmental science and technology program of the Department of Defense (DoD), the Strategic Environmental Research and Development Program (SERDP), began funding four desktop review projects in 2018. Project teams were tasked with developing strategic guidance for assessing ecological risk at AFFF-impacted DoD sites. The projects focused specifically on ecological risk assessment practices for threatened and endangered (T&E) species; however, the recommendations and approaches presented in the projects are also applicable and adaptable to common species. The present review provides risk assessors and site managers an overview of how the resources provided in these projects can support ecological-risk-based management decisions at AFFF and other PFAS-impacted sites. Additionally, we synthesize perspectives offered by the four projects on a path forward for PFAS ecological risk assessment, including research needs that we recommend should be prioritized by the scientific community. Integr Environ Assess Manag 2021;17:746–752. © 2021 SETAC KEY POINTS Aqueous film forming foam (AFFF) use has resulted in concern regarding potential ecological risks associated with per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS), and a lack of guidance has resulted in significant challenge for site-specific investigations and management decisions at AFFF sites. The Strategic Environmental Research and Development Program (SERDP) began funding four desktop review projects in 2018 to develop strategic guidances for assessing ecological risk at AFFF-impacted sites. This review provides risk assessors and site managers an overview of how the resources provided in these projects can support ecological risk-based management decisions at AFFF and other PFAS-impacted sites. The review also highlights key research needs that, if addressed, will aid in improving site-specific ecological risk assessments for PFAS at AFFF sites.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».