Uncovering global-scale risks from commercial chemicals in air
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Commercial chemicals are used extensively across global urban centers, posing a potential exposure risk to 4.2 billion people, which accounts for 55% of the global population. Harmful chemicals are often assessed and regulated based on their environmental persistence, bioaccumulation, and toxic properties, under international and national initiatives such as the Stockholm Convention. However, current regulatory frameworks largely rely upon knowledge of the properties of the parent chemicals, with minimal consideration given to their atmospheric transformation products. This is mainly due to a significant lack of experimental data, as identifying transformation products in complex mixtures of airborne chemicals is an immense analytical challenge,hence making a comprehensive and reliable risk assessment for harmful chemicals currently unachievable. Here, we develop a novel framework, combining laboratory and field experiments, non-target analysis techniques, and in-silico modelling, to identify and assess the hazards of airborne chemicals, which takes into account atmospheric chemical reactions. By applying this framework to organophosphate flame retardants, as representative chemicals of emerging concern, we find that their transformation products are globally distributed across 18 megacities, representing a previously unrecognized exposure risk for the world’s urban populations. Furthermore, the transformation products can be up to an order of magnitude more persistent, environmentally mobile, and toxic than the parent chemicals. The results indicate that the overall human and environmental risks associated with flame retardants could be significantly underestimated, while highlighting a strong need to include atmospheric transformations in the development of regulations for all harmful chemicals moving forward.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».