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Enregistrement W3172423215 · doi:10.1016/j.envint.2021.106691

Organophosphate (OP) diesters and a review of sources, chemical properties, environmental occurrence, adverse effects, and future directions

2021· review· en· W3172423215 sur OpenAlexaff
Yaxin Liu, Shuai Gong, Langjie Ye, Jianhua Li, Chunsheng Liu, Da Chen, Mingliang Fang, Robert J. Letcher, Guanyong Su

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensCarleton UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational University's Basic Research Foundation of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChemistryOrganophosphateEnvironmental chemistryAbiotic componentMicrobial biodegradationDiphenyl etherOrganic chemistryPesticideEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the course of the continual phase-outs of toxic halogenated flame retardants (HFRs), there has been an increasing demand for organophosphate esters (OPEs) in global FR markets. OPE-FRs have largely been identified as OP triesters, which have a basic chemical structure of O = P(OR)3. In addition to OP triesters, OPEs can refer to another class of related substances, namely, OP diesters that have a typical chemical structure of O = P(OR)2(OH)). OP diesters are known as biotic or abiotic degradation products of OP triesters. In recent years, environmental scientists have proven that OP diesters widely exist in a variety of environmental matrices and biotic samples around the world, implying the potential risks from OP diester exposure to biota and humans in the environment. Here, we have reviewed the scientific literature for studies involving OP diesters and up to the end of 2020. The aim of the present review is to assess the present understanding of the physicochemical properties, sources (industrial production and degradation), environmental occurrence of OP diesters, and adverse effects to exposed organisms. Based on the literature in the Web of Science core collection, we found that at least 23 OP diesters have been reported as contaminants in various environments or as degradation products of OP triesters. The physicochemical properties of OP diesters vary depending on their specific chemical structures. OP diesters containing halogen atoms and aryl groups seem to be more persistent (with greater estimated half-life (t1/2) values) in environmental matrices. There were multiple sources of OP diesters, including industrial production and biotic or abiotic degradation from OP triesters. Specifically, we found that ten OP diesters are produced somewhere in the world, and the total annual output was estimated to be 17,050 metric tons (this number is underestimated due to the limitation of the available information). In addition, the wide application of OP triesters worldwide makes the degradation of OP triesters another critical source of OP diesters to the environment and to organisms. Current monitoring studies have demonstrated that some OP diesters were detectable in the human body (via both blood and urine samples), indoor dust, wastewater, or sewage sludge worldwide. The highest concentrations of diphenyl phosphate (DPHP) in human urine have been reported as high as 727 ng/mL (children (aged 0–5 years) urine samples from Australia). In addition, adverse effects following direct or indirect exposure to 11 OP diesters in organisms (including animals, bacteria, and algae) have been reported, and the recorded adverse outcomes following exposure to OP diesters included developmental toxicity, alteration of gene expression, and disturbance of nuclear receptor activity. Biomonitoring studies regarding human samples have frequently reported statistically significant associations between the concentrations of OP diesters and markers of human health (mainly related to reproductive toxicity). Finally, on the basis of current knowledge on OP diesters, we propose prospects for related research directions in future studies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations181
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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