Do flame retardant concentrations change in dust after older upholstered furniture is replaced?
Notice bibliographique
Résumé
Upholstered furniture has been a major source of chemical flame retardant (FR) exposures in US homes since the 1970s. FRs are a large group of chemicals, many of which are associated with adverse health effects, including cancer, reproductive toxicity, and neurotoxicity. California homes have some of the highest dust concentrations of FRs, due to Technical Bulletin 117 (TB117), California's outdated flammability standard for furniture foam that was generally followed across the US and Canada. In 2014, this standard was updated to a smolder standard for furniture fabric called TB117-2013, and it is no longer reliant on FRs. This update provided an opportunity to measure differences in FR dust levels in California homes before and after residents replaced older upholstered furniture, or its foam, with products that met the new standard and were expected to be FR-free. We collected dust from homes of participants who had plans to replace older upholstered furniture, or furniture foam, with FR-free options. We returned for follow-up dust collection six, 12, and 18 months following replacement. Concentrations of three polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) (BDE-47, BDE-99, BDE-100), three chlorinated organophosphate ester FRs (tris(2-chloroethyl) phosphate (TCEP), tris(2-chloroisopropyl) phosphate (TCIPP), and tris(1,3-dichloroisopropyl) phosphate (TDCIPP)), and one aryl organophosphate ester FR triphenyl phosphate (TPHP), were widely detected in participant homes. All measured FRs decreased in nearly all homes after the older upholstered furniture was replaced. The decreases in FRs were significant in both homes that replaced entire pieces of furniture and those that replaced only the furniture foam. This study demonstrates that replacing older upholstered furniture or foam significantly reduces concentrations of a range of FRs in the home. Foam replacement offers a potentially more economic alternative that produces a lower volume of waste.
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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 | 0,000 | 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) | 0,175 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».