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Enregistrement W4229458315 · doi:10.1021/acs.est.2c00264

Global Historical Production, Use, In-Use Stocks, and Emissions of Short-, Medium-, and Long-Chain Chlorinated Paraffins

2022· article· en· W4229458315 sur OpenAlexaff
Chengkang Chen, Anna Chen, Faqiang Zhan, Frank Wania, Shaoxuan Zhang, Li Li, Jianguo Liu

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesState Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control
Mots-clésChlorinated paraffinsEnvironmental scienceProduction (economics)Chain (unit)Waste managementEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental protectionEconomicsEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last few decades have seen ubiquitous and increasing contamination of chlorinated paraffins (CPs) worldwide. Here, we develop the first global inventories of production, use, in-use stocks, and emissions of total CPs, including the short-, medium- and long-chain components (SCCPs, MCCPs, and LCCPs) during 1930-2020 using a dynamic substance flow analysis model named Chemical in Products Comprehensive Anthroposhpheric Fate Estimation. The model estimates that a total of ∼33 million metric tons of CPs have been produced and used globally, ∼40% of which still resided in in-use products by 2020 and is available for long-term emissions in the next decades. Global cumulative emissions of CPs have increased to ∼5.2 million metric tons by 2020, with SCCPs, MCCPs, and LCCPs accounting for ∼30, 40, and 30%, respectively. While the production, use, and emissions of CPs started declining in regions such as Western Europe, they remain high in China. The model also suggests that homologues with 10, 14, and 22-23 carbons were predominant in the cumulatively produced and emitted SCCPs, MCCPs, and LCCPs, respectively. The emission estimates were evaluated by generating environmental concentrations that are comparable to literature-reported environmental monitoring data. Our estimates provide opportunities to link the environmental fate and occurrence of CPs to emission sources and lay the basis for future risk-reduction strategies of CPs around the world.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,125
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
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations144
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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