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Enregistrement W4220999079 · doi:10.1021/acs.est.2c00254

Widening the Lens on PFASs: Direct Human Exposure to Perfluoroalkyl Acid Precursors (pre-PFAAs)

2022· article· en· W4220999079 sur OpenAlexaff
Carrie A. McDonough, Wenting Li, Heather N. Bischel, Amila O. De Silva, Jamie C. DeWitt

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNorth Carolina Policy CollaboratoryNational Institute of Environmental Health SciencesAgilent TechnologiesU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésBiomonitoringHuman healthRisk assessmentBiotransformationPrioritizationEnvironmental chemistryEnvironmental healthEnvironmental scienceChemistryMedicineComputer scienceEngineeringManagement scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining health risks associated with per-/polyfluoroalkyl substances (PFASs) is a highly complex problem requiring massive efforts for scientists, risk assessors, and regulators. Among the most poorly understood pressing questions is the relative importance of pre-PFAAs, which are PFASs that degrade to highly persistent perfluoroalkyl acids. How many of the vast number of existing pre-PFAAs are relevant for direct human exposure, and what are the predominant exposure pathways? What evidence of direct exposure to pre-PFAAs is provided by human biomonitoring studies? How important are pre-PFAAs and their biotransformation products for human health risk assessment? This article outlines recent progress and recommendations toward widening the lens on human PFAS exposure to include the pre-PFAA subclass.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations80
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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