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Enregistrement W4226461644 · doi:10.1007/s00244-022-00922-x

Perfluoroalkyl Substances (PFASs) in the Canadian Freshwater Environment

2022· article· en· W4226461644 sur OpenAlexaffabout
Benoit A. Lalonde, Christine Garron

Notice bibliographique

RevueArchives of Environmental Contamination and Toxicology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerfluorooctanoic acidPerfluorooctaneEnvironmental chemistryTrophic levelEcotoxicologyEnvironmental scienceChemistryEcologySulfonateBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Per- and polyfluoroalkyl substances (PFASs) are anthropogenic substances that are very stable in the receiving environment. Legacy perfluoroalkane sulfonates (PFSAs) and perfluoroalkyl carboxylic acids (PFCAs) are especially persistent and resistant to typical environmental degradation processes and therefore are distributed across all trophic levels and environmental compartments (soil, air, water). Since most uses of perfluorooctane sulfonate (PFOS), perfluorooctanoic acid (PFOA), and LC-long-chain PFCAs are banned in Canada, alternative PFASs have been in use for a number of years. Twenty-nine sites across Canada were sampled for PFASs to determine concentrations and trends. Overall, 13 PFASs were measured in 566 Canadian freshwater samples from 2013 to 2020 with a range from below the detection limit (LOD range: 0.4–1.6 ng/L) of the laboratory to a maximum of 138 ng/L (for PFBS). While PFOS and PFOA concentrations are declining significantly over time, other compounds such as PFPeA and PFBA have increased significantly over 2013–2020. Overall, the range of concentrations found in this study was similar to that of other Canadian and international studies. However, this study also found a higher frequency of detections of the replacement PFASs than that of the other, older, Canadian 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,286
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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