Environmental Sources, Chemistry, Fate, and Transport of Per- and Polyfluoroalkyl Substances: State of the Science, Key Knowledge Gaps, and Recommendations Presented at the August 2019 SETAC Focus Topic Meeting
Notice bibliographique
Résumé
A Society of Environmental Toxicology and Chemistry (SETAC) Focused Topic Meeting (FTM) on the environmental management of per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) convened during August 2019 in Durham, North Carolina (USA). Experts from around the globe were brought together to critically evaluate new and emerging information on PFAS including chemistry, fate, transport, exposure, and toxicity. After plenary presentations, breakout groups were established and tasked to identify and adjudicate via panel discussions overarching conclusions and relevant data gaps. The present review is one in a series and summarizes outcomes of presentations and breakout discussions related to (1) primary sources and pathways in the environment, (2) sorption and transport in porous media, (3) precursor transformation, (4) practical approaches to the assessment of source zones, (5) standard and novel analytical methods with implications for environmental forensics and site management, and (6) classification and grouping from multiple perspectives. Outcomes illustrate that PFAS classification will continue to be a challenge, and additional pressing needs include increased availability of analytical standards and methods for assessment of PFAS and fate and transport, including precursor transformation. Although the state of the science is sufficient to support a degree of site-specific and flexible risk management, effective source prioritization tools, predictive fate and transport models, and improved and standardized analytical methods are needed to guide broader policies and best management practices. Environ Toxicol Chem 2021;40:3234-3260. © 2021 The Authors. Environmental Toxicology and Chemistry published by Wiley Periodicals LLC on behalf of SETAC.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».