The High Complexity of Plastic Additives in Hand Wipes
Notice bibliographique
Résumé
Extensive and long-term applications have resulted in global distributions of plastic additives (PAs). To facilitate the understanding of human exposure to PAs, the present study investigated the abundances and profiles of a broad range of PAs on human hands via hand wipe sampling. Sixty out of 160 PAs were detected in >50% of hand wipes collected from 30 children and 45 adults, among which a number of organophosphate esters (OPEs) and synthetic antioxidants that have rarely or never been investigated in prior studies. The total masses of PAs ranged from 650 to 87 030 ng (median: 6110 ng) and 1230 to 19360 ng (median: 5600 ng) in adults’ and children’s hand wipes, respectively. By categories, phthalates (PAEs) represented the most abundant group of PAs, followed by non-PAE plasticizers, UV stabilizers, OPEs, antioxidants, and bisphenol analogues. Children exhibited greater PA levels per square centimeter of hand surface, indicating elevated exposure compared with adults. Strong correlations existed for many PAs between adults and children or within each subpopulation, indicating close connections between the two subpopulations in the exposure profiles. The great complexity of plastic additives on hands raises the need for future investigations on human exposure pathways and potential health risks from the “cocktail” effects.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».