Target and Nontarget Screening of Organic Chemicals and Metals in Recycled Plastic Materials
Notice bibliographique
Résumé
Increased demand for recycling plastic has prompted concerns regarding potential introduction of hazardous chemicals into recycled goods. We present a broad screening of chemicals in 21 plastic flake and pellet samples from Canadian recycling companies. From target analysis, the organophosphorus ester flame retardants and plasticizers exhibited the highest detection frequencies (DFs) (5-100%) and concentrations (<DL-4,700 ng/g), followed by brominated/chlorinated flame retardants (<DL-2,150 ng/g, 5-76% DFs). The perfluoroalkyl acids were least detected at the lowest concentrations (<0.01-0.70 ng/g, 5-19% DFs). Using nontargeted analysis, 217 chemicals were identified as Level 1 (authentic standard) or 2 (library match), with estimated individual concentrations up to 1030 ng/g (highest: 2-hexyl hydroxy benzoate, 100% DF). Total (Σ60) element concentrations were between 0.005 and 2,980 mg/kg, with highest concentrations for calcium (2,980 mg/kg), sodium (617 mg/kg), and iron (156 mg/kg). Collectively >280 chemicals were detected in recycled plastic pellets and flakes, suggesting potential incorporation into recycled goods. Individual concentrations indicate unintentional trace contamination following European Union threshold limits for recycled granules (500 mg/kg) and waste plastic flakes (1,000 mg/kg), although do not reflect toxicological thresholds, if any. Our study highlights that while recycling addresses sustainability goals, additional screening of goods and products made from recycled plastics is needed to fully document potentially hazardous chemicals and exposure.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».